August. 2020

No.

149

The Institute of
Statistical Mathematics

響き合う人とデータ ̶ 統数研プロジェクト紹介
第 22 回「適応型実験デザインによる物質計測の高効率化」

06

研究教育活動新入教員紹介／特任教員紹介
統計数理セミナー実施報告（2020 年 6月～7月）

07

統数研トピックス

08

総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻関係
大学院説明会について

08

お知らせ
第 3 回「赤池メモリアルレクチャー賞」受賞者決定と記念講演会開催のお知らせ

08

共同利用
2020 年度共同利用公募追加採択課題09

外部資金・研究員等の受入れ受託研究・受託事業等の受入れ／外来研究員の受入れ

10

人事

10

刊行物
Research Memorandum（2020.5～2020.8）
統計数理／ Annals of the Institute of Statistical Mathematics

12

コラム

情報・システム研究機構

尾形良彦名誉教授が「2019 年度 日本地震学会賞」を受賞

大学共同利用機関法人

02

統計数理研究所ニュース

CONTENTS

News

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

機械学習と統計的手法で新材料の研究開発を加速装置が必要で、日本には X 線を発生する▲小野寛太准教授（高エネルギー加速器研究機構）

SPring-8（兵 庫 県 佐 用 町）や 高エネル

例えば、最先端の量子ビーム計測のギー加 速 器 研 究 機 構 Photon Factory

一 種である走 査 型 透 過 X 線 顕 微 鏡で（茨城県つくば市）、中性子やミュオンを発

100×100ピクセルの画像を得ようとすれ

生するJ-PARC MLF（茨城県東海村）など

ば、1 万点の試料位置をスキャンすることさまざまな施設がある。

になる。典型的な材料分析の実験では、X

量子ビーム計測では、試料となる物質

線のエネルギーを200 回ほど変えながら試に量子ビームを照射し、ビームのエネル

料位置スキャンとX 線の検出を繰り返すたギー（波長）や試料の位置・角度を細かくめ、スキャンする点は 200 万点にも上って変えながらそれらに対する応答（スペクトルいた。当然ながら、時間がかかる。1 種類

や回折パターン）を検出器で測定する（図の試料の計測に、5～6 時間ほど費やすこ1）。従来の実験方法では、スペクトルを測とも稀ではなかった。

定するには、ビームのエネルギーを連続的量子ビーム計測の実験慣習に産業界が投じた一石「実験にこれほど時間がかかるのは、どこがボトルネックになっているのですか？」
今から4、5 年前、共同研究を進める民間企業の研究者からこう尋ねられ、高エネル
ギー加速器研究機構（KEK）の小野寛太
准教授ははっとした。量子ビーム計測に手間と時間がかかるのは当たり前で、それまで気にも留めていなかったからだ。
新材料や新物質の開発には、X 線などの量子ビームを用いて物質や材料の中に存在する電子の振る舞い（電子状態）や原子の並び方（結晶構造）を詳細に調べる実験が不可欠。強度の高い量子ビームを作り出すには加速器と呼ばれる大規模な02

The Institute of Statistical Mathematicsに細かく変える必要があった。

図 1：量子ビーム計測の概念図。

ところが、この「200 回」というX 線エネ

第22 「適応型実験デザインによる
回物質計測の高効率化」

ある世界では当たり前に行われていた慣習が、他分野の視点によって、劇化的に変化することがある。材料開発に欠かせない「量子ビーム計測」もその一例だ。X 線などのエネルギーを細かく変えながら数百回も繰り返していた実験方法に、機械学習の手法を取り入れ、時間を短縮する取り組みが進んでいる。

のでは、と期待したのです」（小野准教授）。
こうして、両者の共同研究がスタートした。当 時 NIMS のポスドク研 究員として

KEK に常駐していた量子科学技術研究開
発機構の上野哲朗主任研究員も、このプ
ロジェクトに参加することになった。
実験効率を上げるには、より強いビームを使用すればいい。しかし、それには加速器の大型化やカメラの高性能化などハードウェアへの投資が必要であり、莫大なコス▲日野英逸教授▲上野哲朗主任研究員（量子科学技術研
究開発機構）

トがかかる。一方で、「ソフトウェアによって効率化できれば、今ある設備を使ってより多くのデータを取ったり、細かく調べたりす

ルギー点数は、じつは科学的な根拠のある料の分野でも、統計学や情報科学を活用ることが可能になります」（上野主任研究

数字ではないという。熟練の実験者たちがしたマテリアルズ・インフォマティクスに注員）。もちろん、設備増強に比べてコストは導き出した経験則であり、世界中で同様の目が集まり始めていた頃だ。

圧倒的に少なくてすむ。

手法が採られていた。誰も疑問を持つこと「話を聞いてすぐ、機械学習の一つである『アクティブラーニング（能動学習）』がそんな慣習に一石を投じたのが、材料機械学習でスペクトルを予測し計測すべき点を自動決定開発にスピードを求める産業界だった。
「私2016 年 5 月、筑波大学人工知能科学の様子をこう話す。能動学習は、データの自身、企業の研究者に指摘されるまで、そセンターの設立に先立つプレオープンシン

分類の正解がラベルとして示されているんな落とし穴があるとは思っても見ませんでポジウムが物質・材料研究機構（NIMS）「教師あり学習」の一種で、学習に用いるした。
『時間がかかるのはなぜか』という問で開催された。当時、同大に所属していた

データを逐次的に選択する手法。データ量

いにうまく答えられなかったことが、実験の統計数理研究所の日野英逸教授は、そのが膨大で、ラベル付けに手間のかかる場

効率化を考えるきっかけになりました」と小会場で NIMS の研究者と出会う。後日、そ合に強みを発揮する。

野准教授は振り返る。

の研究者とともに日野の研究室を訪れた

日野はこの能動学習と、多次元の正規

何とか X 線エネルギー点数を減らすことのが、小野准教授だった。
「日野さんは、

分布（ガウス分布）に基づく曲線を観測はできないか――。模索するなかで、可能求めるデータを統計的手法によって合理データに当てはめる「ガウス過程回帰」を性を感じたのが、各界で急速に成果を上的に取得する研究をされていた。これをわ組み合わせた手法を提案。プロジェクトでげつつある機械学習だった。ちょうど、材

れわれの X 線スペクトル測定に応用できるは、これに基づき「ガウス過程回帰によるなく、黙々と実験にいそしんでいたのだ。

使えそうだと直感しました」。日野はこの頃

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

X 線スペクトル測定の適応型実験デザイ

習理論の汎化誤差解析の観点から考察しいか。それには、37 人まで面接してレベルン」を開発した。

て新たな方法を考えました」と日野は説明感をつかみ、38 人目以降にそのレベルを

X 線スペクトルには、物質によって特徴する。最適停止問題の中では、古典的な超える人が最初に現れた段階でその人を的なピーク構造がある。これまでは「ピーク命題である「秘書問題」がよく知られてい採用する、というのが最適解だ。37 人目まの出るエネルギー範囲ではデータ点の間る。秘書を採用するとき、100 人の応募者では無 条 件 に 不 採 用とすることから、隔を細かく、それ以外のエネルギー範囲での中から優秀な 1 人を選ぶにはどうしたらい「37％ルール」と呼ばれる。

はデータ点の間隔を粗く」測定するなど、実験者の経験と勘に基づいて実験計画を立てていた。
これに対し、プロジェクトで開発した手法
では、ガウス過程回帰を用いて実験データを学習し、X 線スペクトルを予測することで、計測すべきエネルギー点を自動的に決定する。実験者を介在することなく、最も効率的な実験計画を立てられるのだ（図 2）。

X 線スペクトル測定の一種であるX 線磁
気円二色性スペクトル測定に適用した例
では、これまでと同等の精度を保ちながら、
従来の 5 分の 1 程度の計測点数（測定時間）で物理量を決定できることが明らかになった（図 3、4）。

図 2：ガウス過程回帰による適応型実験デザインの考え方。

この研究成果は 2018 年 1 月、英国の学 術 誌「npj Computational Materials」にオンライン掲載された。

自動化に欠かせない「最適停止問題」に新たな解プロジェクトにはまだ、大きな課 題が残っていた。それは、「実験をいつ終了す
るか」という基準設定だ。適応型実験デザインでは、ガウス過程回帰によるスペク
トル予測→解析→収束判定→新規計測
点 決 定→計 測のフローを繰り返す（図5）。収束判定で止めるタイミングを誤れば、AI はこのサイクルを回し続けることになり、結果として実験時間が無駄に長引く原因となってしまう。
「この問題には、オペレーションズ・リ
サーチの『最適停止問題』を、統計的学

04

The Institute of Statistical Mathematics

図 3：ガウス過程回帰に基づくX 線磁気円二色性スペクトルデータ取得の様子。点線は従来型測定によるスペクトル、青線はガウス過程回帰による予測スペクトル、赤線は誤差スペクトルを表す。初期データ30
点を計測し、ガウス過程回帰で学習することで次の計測点を自動的に決定する。データ点数が 40 点で大まかなスペクトルの形が、70 点では細かいピークも含めて従来型測定の結果を再現することがわかる。

第22 「適応型実験デザインによる物質計測の高効率化」
回

分野には大いに伸び代があります」と小野

この最適停止問題の解決は欠かせない一ロボットとの組み合わせも視野に材料開発の未来を開く歩だった。日野の考案した新たな理論は、プロジェクトは順調に前進しているもの

現在、取り組んでいることの一つが、「事2020 年 8 月に、国際会議「Internationalの、チームメンバーが見つめているのは遥

前知識の導入」だ。初期データのサンプリ

Conference on Artificial Intelligence

か先の道程だ。
「量子ビーム計測に統計

ングや解析によって獲得した関数に、それand Statistics」で発表された。

学が導入されるようになって日が浅く、このぞれ事前知識として文献情報やシミュレー

X 線スペクトル測定を自動化するうえで、准教授は話す。

ションを導入してみるなど、最も効果的に学習サイクルの収束を早める方法を検討している。
その他、実装にあたり未知のスペクトルへ適用した場合の判断や、参照データと実験データの類似度評価の基準、エネル
ギーと空間に時間を加えた 4 次元計測への適用など、この適応型実験デザインを改良するために越えなければならない山はいくつもある。
「小野さん、上野さんとは、会うたびに課題について議論しています。統計学で解決できることは、まだたくさんあるはず。
図 4：測定数に対する物理量（ここでは、軌道磁気モーメント）の収束の様子。適応型実験デザイン（赤点）の場合、従来の実験に比べると5分の1の測定数で済んでいることが分かる。

コストも少なくてすむし、X 線スペクトル測定に限らず、さまざまな量子ビーム計測に波及できる。やりがいを感じます」と日野は言う。
「ゆくゆくは、グーグルなどで欲しい
物質・材料のデータを検索し、答えが得られるようなものができれば」と上野主任研究員も期待する。
適応型実験デザインがさらに進化し、自動化が進めば、熟練者ではなくても効率的な実験ができるようになる。いずれ、ロボットが自動で実験を行うようにもなるだろう。
現在主流である自動車産業のほか、創薬のための物質・材料開発など幅広い分野への適用も予想される。このプロジェクト
が、物質・材料研究の加速化の最前線を牽引していく。

（広報室）

図 5：適応型実験デザインと従来の実験デザインの作業フローの比較。

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

The Institute of Statistical Mathematics

05研究教育活動
Figueira Lourenço Bruno
数理・推論系

准教授

1

新入
教員紹介

はじめまして、ブルノ（武流野）と申します。連続最適化を研究しています。その中で「錐最適化」に関連する研究に特に興味を持っています。錐最適化とは古典的な「線形計画問題」の拡張であり、幅広い応用があります。また、個人的感想ですが、理論的に美しい点が多く、楽しい研究課題であると思います。私の研究の特徴は対象とする問題を最適化の視点から解析し、理論保証付きアルゴリ
ズムを開発することです。例えば、最適性条件や最適化問題の摂動理論の研究を行っています。また、錐最適化における中心的概念として「凸錐」がありますが、私はそれを代数もしくは微分幾何学的観点から興味をもって研究しています。
この度、統計数理研究所に着任し、大変嬉しく思っております。運営など皆様と協力し、貢献していきたいと思っております。どうぞよろしくお願いいたします。

矢野 恵佑
数理・推論研究系

准教授

2

新入
教員紹介

4月より着任いたしました。この度は統計数理研究所の一員として働くこととなり大変光栄に思います。私は、統計とその数理全般が好きです。これまでは、高次元モデル・ノンパラメトリック統計
モデルにおける統計的予測に関心があり、これらのモデルにおいてどのような予測手法が良いか、何が予測の良さを決定するかを研究してきました。また、超球面やランキングデータなど実数値以外の標本空間での手法開発も行ってきました。3 年前から地震動・地殻変動のデータや鉱物のスペクトルデータの解析を開始し、複数のセンサーデータをどう統合するかという視点で手法開発を行っています。数理の土台を大事にしつつ、データ解析から様々な刺激を受け、統計学の発展に貢献していきたいと思います。どうぞよろしくお願い致します。

岩崎 学

統計思考院 特任教授

2020 年 6月1日より統計思考院にて週に1日ですが勤務しています。本務校

特任
教員紹介

1

は横浜市立大学データサイエンス学部で、こちらは週 4日勤務ですので、残りの週 1日を統計思
考院での勤務に当てています。自宅はJR 中央線で立川の隣駅の国立で、統数研への通勤時
間は横浜市大（金沢八景）よりも片道 2 時間弱少ないため、実際の勤務時間はこれまでよりもかなり長くなっています。研究上の専門は多変量統計解析の理論と応用ですが、統数研でのミッションは人材育成です。社
会におけるデータサイエンスへの期待の高まりもあり、大学でもデータサイエンス系の教育プログラムや授業が増えていますが、残念ながらそれらを教える教員が全く不足しているのが現状です。少しでも多くの統計の専門家を育成し、今後の日本を背負う人材を少しでも多く輩出するお手伝いをしていきたいと思います。

加藤 直子
データ科学研究系 特任助教

加藤直子（Naoko KATO-NITTA）と申します。2017 年 4月にデータサイエ

特任
教員紹介

2

ンス共同利用基盤施設社会データ構造化センターの特任研究員に、そして本年度より同セン
ターおよびデータ科学研究系の特任助教として勤務しております。アカデミアに戻る前は、損害保険会社や技術翻訳会社等の民間企業で働いたあと、総合研究大学院大学で教務職員として
06

The Institute of Statistical Mathematics

勤務しておりました。このような背景から、科学・技術と社会との関係に自然と興味を持つようになり、2012 年 3月に総合研究大学院大学先導科学研究科生命共生体進化学専攻で学位を取得しました（博士・学術）。計量社会調査法を用いた科学コミュニケーション研究やリスクコミュニケーション研究を推進しています。研究を推進し、公募型共同研究における研究支援業務やオープンサイエンスに関する調査データ整備業務を通して、貢献していきたいと考えております。どうぞよろしくお願い申し上げます。

Report

統計数理セミナー実施報告（2020年6月～7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。
2020 年 6月～7月のセミナーは下記の通り行われました。
新型コロナ感染拡大防止のため、統計数理セミナーは2月の終わりから休止していましたが、6月からオンラインでの開催を始めました。

オンラインで延期開催された江口真透教授（現 名誉教授）の最終セミナー日 程

氏 名

2020年 6月 3日

藤澤 洋徳

タイトル

6月 3日

松井 知子

COVID-19 対策に関わる研究動向の紹介

6月10日

坂田 綾香

グループテストによる感染者特定と有病率推定

6月24日

日野 英逸

局所差分プライベートな関数線形回帰

6月24日

持橋 大地

確率的潜在意味スケーリングに向けて

7月 1日

ウ ステファン

階層ベイズモデルとギブスサンプリングを用いた効率的な土壌特性予測モデル

7月 1日

早水 桃子

シングルセル遺伝子発現データから細胞分化の木構造を解明するソフトウェアTreeﬁtの開発

7月 8日

江口 真透

強化学習と動的治療計画

7月15日

村上 大輔

Compositionally warped Gaussian processを用いたCovid19の地理的要因分析

7月15日

二宮 嘉行

傾向スコア解析におけるスパース推定と選択的推論

7月22日

田中 未来

球面上の交互射影法を用いた 2 錐間の角度の計算

7月22日

石橋 英朗

ガウス過程集合の主成分分析

HMLasso: Lasso with high missing rate

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

統数研トピックス
Report

尾形良彦名誉教授が「2019年度 日本地震学会賞」を受賞
尾形良彦名誉教授は「地震推定法や、地震活動の確率予測・異常検出・シミュレーショ

活動のETASモデルと統計地

ン法などの地震発生モデリングに、理論と応用の両面から大震学理論の体系化」に関する

きく貢 献したとあります。詳 細は地 震 学 会ホームページ

業績で2019 年度「日本地震学

https://www.zisin.jp/ news/20200501_awards.html

会賞」を受賞しました。受賞理を参照してください。

由には、受賞者の統計数理研「日本地震学会賞」は地震学の発展において世界的に大究 所 で の 46 年 間 の 在 籍 中、

きな影響を与えた業績をあげた者を顕彰するために、公益

ETASモデルなどの点過程モデルの構築とそのパラメータ

社団法人日本地震学会が定めたもので、2016 年に制定され
The Institute of Statistical Mathematics

07

ました。授賞式は、2020 年地震学会秋季大会の場におpublications/news.html 第 73 巻 第 NL 2 号（7月10日発

いて行なわれる予定です。また受賞者のコメントは情報誌行）に掲載されます。

（庄 建倉）「日本 地 震 学 会ニュースレター」https://www.zisin.jp/

総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻関係
Report大学院説明会について
令和 2 年 6月19日（金）に、令和 2 年度第 1 回大学院説明会を開催しました。
新型コロナウイルス感染症の影響により、今回は初のオンライン開催となったため、例年実施している教員との面談は行わず、カリキュラムの説明と入試ガイダンスのみの説明会となりました。参加者は24 名でした。 （総務課･大学院係）

お 知 ら せIn fo rma t i o n●第 3 回「赤池メモリアルレクチャー賞」受賞者決定と記念講演会開催のお知らせ
第 3 回「赤 池メモリアルレク※詳 細 は 統 数 研 のウェブサイト（https://www.ism.

チャー賞」の受賞者がウォーリッ

ac.jp/events/2020/meeting0909.html）をご覧くださク大学名誉教授のジョン・ブライ

い。

アン・コーパス博士に決定しました。受賞者による赤池メモリアル

第 8 代統数研所長の故赤池弘次博士は「赤池情報レクチャーは統数研と統計関連

量規準（Akaike Information Criterion: AIC）」を提唱

学会連合の共催で2020 年度統し、予測の視点に基づき従来の統計理論とは異なる新し計関連学会連合大会プレナリーセッションとして開催されい統計モデリングのパラダイムを確立して広範な研究分ます。新型コロナウィルス感染症（COVID-19）の影響に野に大きな影響を及ぼしたことで知られています。その功より、残念ながらコーパス博士の来日は実現しませんが、績を記念して統数研と日本統計学会は2016 年度に「赤コーパス博士がイギリスからオンラインで講演を行います。

池メモリアルレクチャー賞」を共同で創設しました。この【日時】2020 年 9 月 9 日（水）16：00 ー 18：00【題目】Some of the Challenges of Statistical Application

賞は、2 年に1 度受賞者が選出され、記念講演が行われることになっています。

（国際連携推進室）

共同利用
Report2020年度共同利用公募追加採択課題【共同利用登録】4 件
ｇ5

研究課題名
ミニマルな擬似乱数の開発

松本研究代表者（所属）眞（広島大学・教授）

c5

画像ベースデータ同化の研究と製造プロセスへの応用

三坂孝志（産業技術総合研究所・主任研究員）

j2

空間スキャン統計量を用いた集積性検定手法に関する研究大谷隆浩（名古屋市立大学・講師）

ｂ3

性選択による雑種種分化の理論

香川幸太郎（東北大学・ポスドク）（日本学術振興会特別研究員PD）

分野

08

The Institute of Statistical Mathematics

【一般研究１】1 件
研究課題名
宇宙プラズマ粒子拡散の確率モデルの数値計算データを用いたデータ同化実験分野
c4

成行

研究代表者（所属）泰裕（富山大学・准教授）（研究推進課・共同利用係）

外部資金・研究員等の受入れ
Report

受託研究・受託事業等の受入れ
委託者の名称

研究題目

研究期間

研究経費（円）国立研究開発法人科学技術振興機構 分任研究契約担当者
契約部長 岩田 一彦

求解軌道のマクロ表現によるアルゴリズ
ム制御理論の創出

R2.4.1～R3.3.31

13,767,000

数理・推論系
坂田 綾香 准教授

国立研究開発法人科学技術振興機構 分任研究契約担当者
契約部長 岩田 一彦

統計学的手法による宇宙画像解析

R2.4.1～R3.3.315,200,000

数理・推論系
池田 思朗 教授

国立研究開発法人科学技術振興機構 分任研究契約担当者
契約部長 岩田 一彦

機械学習と計算科学に基づく熱物性マ
テリアルズインフォマティクス

R2.4.1～R3.3.31

14,300,000

データ科学研究系
吉田 亮 教授

国立研究開発法人科学技術振興機構 分任研究契約担当者
契約部長 岩田 一彦

局所性に基づく計測対象のモデル化と高速化

R2.4.1～R3.3.31

11,700,000

モデリング研究系
日野 英逸 教授

国立研究開発法人科学技術振興機構 分任研究契約担当者
契約部長 岩田 一彦

位相的統計理論の構築

R2.4.1～R3.3.31

10,660,000

数理・推論研究系
福水 健次 教授

国立研究開発法人科学技術振興機構 分任研究契約担当者
契約部長 岩田 一彦

疫学と遺伝学の統合モデルを利用したデータ同化による流行予測

R2.4.1～R3.3.31

650,000

モデリング研究系
中野 慎也 准教授

国立研究開発法人科学技術振興機構 分任研究契約担当者
契約部長 岩田 一彦

機械学習を用いたマルチスケール・マル
チモーダル構造解析

R2.4.1～R3.3.311,950,000

モデリング研究系
日野 英逸 教授

独立行政法人 日本学術振興会
理事長 里見 進

統計科学関連分野に関する学術研究
動向－時空間データ解析における統計科学の技術展開－

R2.4.1～R3.3.311,560,000

モデリング研究系
松井 知子 教授

国立研究開発法人新エネルギー・ 深層確率コンピューティングに適した計
算アルゴリズムの開発
産業技術総合開発機構
理事長 石塚 博昭

R2.4.1～R3.3.318,591,000

数理・推論研究系
福水 健次 教授

独立行政法人 日本学術振興会
理事長 里見 進

R2.4.1～R2.6.30

550,000

モデリング研究系
吉本 敦 教授

空間依存型最適化モデルの構築による受粉サービスの供給と持続的な送粉昆
虫資源利用（研究推進課・研究推進係）

Report外来研究員の受入れ
氏 名

受入担当研究教育職員

職 名

研究題目

研究期間

受入担当研究教育職員

称号付与
客員研究員
称号付与

花泉

弘

法政大学情報科学部・教授

公共の場における異常行動検出に関する研究2020.4.2～
2021.3.31

宮里

義彦 教授

高橋

宏典

株式会社 ACCESSGroup Fused Lassoを用いた実務的制
約付きクラス料率算定法

2020.4.2～
2021.3.31

野村

俊一 助教

佐野

夏樹

東京情報大学総合情報学部 データの匿名化に伴う有用性低減の評
情報学科・准教授
価に関する研究2020.4.2～
2021.3.31

南

今村

武史

花王株式会社

2020.5.14～
2021.3.31

松井Jean-Francois University of Oxford, Ph.D. カーネル法による潜在変数の推定法のstudent
Ton
研究2020.5.23～
2020.7.22

福水 健次
センター長

下野

2020.6.4～
2021.3.31

松井寿之

株式会社デジタルガレージ

機械学習による音楽情報処理の研究

新型コロナの蔓延のモデリング和宏 准教授
知子 教授

知子 教授

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

09

人

事

令和2年3月31日転出者（研究教育職員）
異動内容

氏

名

定年退職

江口

真透

医療健康データ科学研究センター 特任教授

新職名等

旧職名等

辞

職

伊藤

陽一

北海道大学病院臨床研究開発センター 教授

データ科学研究系計量科学グループ 教授

辞

職

早水

桃子

早稲田大学 理工学術院
応用数理学科 講師

基幹理工学部

モデリング研究系複雑構造モデリンググループ
助教

辞

職

今泉

允聡

東京大学 総合文化研究科

准教授

数理･推論研究系数理最適化グループ 助教

数理･推論研究系学習推論グループ 教授

令和2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

採

用

矢野

採

用

今井 わかな

新職名等

FIGUEIRA
数理・推論研究系数理最適化グループ 准教授
LOURENÇO BRUNO
恵佑

数理・推論研究系統計基礎数理グループ 准教授

旧職名等
東京大学大学院情報理工学系研究科 助教
東京大学大学院情報理工学系研究科 助教

統計科学技術センター情報資源室技術職員－

令和2年4月1日機構内異動（研究教育職員）
異動内容

氏

名

昇

任

日野

英逸

昇

任

南

昇

任

間野

修平

数理・推論研究系統計基礎数理グループ教授

数理・推論研究系統計基礎数理グループ 准教授

昇

任

WU STEPHEN

データ科学研究系構造探索グループ准教授

データ科学研究系構造探索グループ 助教

昇

任

坂田 綾香

数理・推論研究系学習推論グループ准教授

数理・推論研究系学習推論グループ 助教

昇

任

田中

数理・推論研究系数理最適化グループ准教授

数理・推論研究系数理最適化グループ 助教

和宏

未来

新職名等

旧職名等

モデリング研究系複雑構造モデリンググループ教授

モデリング研究系複雑構造モデリンググループ 准教授

データ科学研究系調査科学グループ教授

モデリング研究系複雑構造モデリンググループ 准教授（総務課・人事係）

刊行物
ReportResearch Memorandum（2020.5～2020.8）
No.1211: 小山 慎介 , 石渡 隼也 , 時系列モデリングに基づく多段型マッドパルス伝送の高速化（メディア開発室）

Report

統計数理 第68巻 第1号
特集「複雑な依存構造を持つデータの統計解析法 ―コピュラとその周辺―」「特集 複雑な依存構造を持つデータの統計解析法 ―コピュラとその周辺―」について
加藤 昇吾、吉羽 要直 …………………………………………………………………………………………………1接合関数モデルにおける統計的推測［総合報告］
塚原 英敦 ………………………………………………………………………………………………………………5
セミパラメトリックコピュラモデルにおけるダイバージェンスの性質［原著論文］
清 智也、松本 和也……………………………………………………………………………………………………25
非対称 t 接合関数の性質と統計的推定方法 ―資産価格変動への応用―［研究詳解］
吉羽 要直………………………………………………………………………………………………………………45
Realized Stochastic Volatilityモデル ―拡張と日本の株価指数への応用―［研究詳解］高橋 慎、大森 裕浩、渡部 敏明 ………………………………………………………………………………………65
確率的依存構造をもつコピュラモデル ―統計的推定方法と計量ファイナンスへの応用―［研究詳解］
野澤 勇樹、中村 信弘 …………………………………………………………………………………………………87
コピュラを用いたCDO 価格付けモデルのリスク計測モデルへの拡張［原著論文］
室町 幸雄 ……………………………………………………………………………………………………………107

10

The Institute of Statistical Mathematics

連続変数で表される事件の接合関数を用いた生存分析［原著論文］
福元 健太郎 …………………………………………………………………………………………………………129
コピュラを用いた生存時間解析 ―相関のあるエンドポイントとメタ分析の活用―［総合報告］
江村 剛志、道前 洋史 …………………………………………………………………………………………………147
サポートベクター回帰における感度分析による変数選択の有効性の検証 ―都道府県別全死因死亡率の影響要因の分析―［原著論文］
田辺 和俊、鈴木 孝弘 ………………………………………………………………………………………………175（メディア開発室）

ReportAnnals of the Institute of Statistical Mathematics
Volume 72, Number 4（August 2020）
Donald E. K. Martin
Distributions of pattern statistics in sparse Markov models ……………………………………………………………895
Laurent Gardes, Armelle Guillou and Claire Roman
Estimation of extreme conditional quantiles under a general tail-first-order condition ………………………………915
Chenlong Li, Zhanjie Song and Wenjun Wang
Space-time inhomogeneous background intensity estimators for semi-parametric space-time self-exciting point
process models …………………………………………………………………………………………………………………945
Frank Eriksson, Torben Martinussen and Søren Feodor Nielsen
Large sample results for frequentist multiple imputation for Cox regression with missing covariate data …………969
Dennis Dobler, Sarah Friedrich and Markus Pauly
Nonparametric MANOVA in meaningful effects …………………………………………………………………………997
F. Comte and V. Genon-Catalot
Regression function estimation as a partly inverse problem ……………………………………………………………1023
Axel Bücher, Holger Dette and Florian Heinrichs
Detecting deviations from second-order stationarity in locally stationary functional time series …………………1055（メディア開発室）

The Institute of Statistical Mathematics

11

コ ラム

Column
NO.

149

ポルトガル
清水

信夫

データ科学研究系

計算機の能力の向上に伴い、得られるデータが日々巨大産に非常に適した地域である。一方でポルトなど北部は地中化かつ多様化して久しいが、そんな中でも1 つの個体に対し海性気候といえどもリスボンほど気温が高くはなく、降水量もて1 つの数値や属性値ではなく区間値や集合値などが対応

比較的多い。実際、ポルトガルの他地域が晴れていてもポルする場合が増加している。このような場合のデータを解析する

ト周辺だけ雨ということが滞在中もよくあった。また大西洋上に手法としてシンボリックデータ解析（SDA）がある。

もマデイラ島やアソーレス諸島などの領土があるが、これらの私が SDAに本格的に取り組むようになったのは2008 年頃

地域は気温変動や降水量分布などが本土とは大きく異なり、であったが、欧州にSDAの研究者コミュニティが有ると聞い独自の気候区分になっている。このような地域ごとの気候のてより深く学ぶ機会を得ようと考えたところ、ポルト大学（ポルト違いが SDAを通して改めて見えたのは興味深かった。

ガル）のMaria Paula Brito 先生の計らいにより2009 年の春

Brito 先生は私のポルトガル滞在以前にも何度か日本を訪からポルトに滞在させて頂けることになった。ポルトはポルトガ

れていたこともあり、ポルトでは非常に親切にして頂いた。就ルの北部に位置し、南部の首都リスボンに次ぐ人口規模の都

労ビザが取れなかったことなどもあり春先～初夏の3ヶ月弱の市である。5 世紀よりも前に創設されたほど歴史が古く、旧名

滞在にとどまったが、1ヶ月以上日本を離れた初めての機会で「ポルトゥス・カレ」は国名「ポルトガル」の起源ともなっている。

もあり忘れられない体験となった。

世界遺産にも登録されている歴史地区、世界的に有名なポー

Brito 先生は私が帰国した後にSDAに関するワークショッ

トワインの酒蔵などをはじめ観光資源も多く、休みの日も色々

プを中心メンバーとして立ち上げ、1～2 年程度の間隔で定期

飽きない時間を過ごせた。

的に開催している。私も毎回ではないものの参加させて頂き、

ポルト大学では様々な実データにSDAを適用する手法に大いに刺激となっている。2018 年にはポルトガル北部のヴィア

ついての研究を行ったが、その中でも特に印象に残っている

ナ・ド・カステロでワークショップが開催され、懐かしさを感じのがポルトガルの気象データへの適用であった。ポルトガルのながら参加し研究発表を行った。

気候は概ね夏に高温かつ乾燥し、冬が温暖で雨が多い地中

今年もワークショップが開催される予定であったが、新型コ

海性気候に分類されるところが多い（首都リスボン周辺など

ロナウイルス感染症（COVID-19）拡大防止のため延期となっがまさに典型である）。中でも本土南東部のアレンテージョ地てしまったのが大変残念であった。またSDAの研究者との出方などはリスボンよりも夏場の高温＆乾燥がより顕著で、世界会いと新たな刺激が得られる日を楽しみにしている。

の半分以上のシェアを誇るコルクの原材料となるコルク樫の生

左はポルト大学の Maria Paula Brito 先生。私の帰国後も度々来日し、統数研にも数回来所している。右はポルト大学での私の執務スペース。

統計数理研究所ニュース No.149（2020 年 8 月 25 日発行）
発行：大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構
統計数理研究所 広報委員会〒190-8562 東京都立川市緑町 10-3
TEL 050-5533-8500（代） https://www.ism.ac.jp/

ヴィアナ・ド・カステロで行われた SDA2018 の集合写真。写真
左 側 の 丸 囲 み が 筆 者。最 前 列 の 左 か ら 2 人 目 が Maria Paula
Brito 先生。

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。