共同利用実施報告書
2023 年度

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（https://www.ism.ac.jp/）

ま

え

が

き

本報告書は、2023 年度に行われた共同利用研究の成果をまとめたものです。このほか、一部の課題に関しては、詳細な共同研究リポート（No.469－No.476）が発行されています。
これらの報告書が、統計数理研究所の共同利用システムおよび統計科学の最近の活動をご理解いただくための一助となり、また、新しい共同研究のきっかけとなればと願っております。
また、これらの報告書の他にも、研究所のホームページ（https://www.ism.ac.jp/）では、過去の共同利用研究の情報が得られるようになっていますので、あわせてご覧いただければ幸いです。

2024 年 9 月
統 計 数 理 研 究 所

目

次

分野分類
各採択課題の「分野分類」の「A 欄」は「統計数理研究所内分野分類」を示し、「B 欄」は「主要研究分野分類」を示している。
それぞれの分野分類は、以下のとおりである。

【統計数理研究所内分野分類】（A 欄）
番号

分野

a

予測制御グループb

複雑構造モデリンググループc

データ同化グループ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

数理最適化グループ

jその他【主要研究分野分類】（B 欄）
番号

分野

主要研究領域1

統計数学分野

統計学の数学的理論、最適化など

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

3

生物科学分野医学、薬学、疫学、遺伝、ゲノムなど

4

物理科学分野宇宙、惑星、地球、極地、物性など

5

工学分野

機械、電気・電子、制御、化学、建築など

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

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

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

9その他

上記以外の研究領域※本報告書は、各研究形態における採択課題の課題番号を昇順に並べてあります。

共同利用登録

課題番号2023-ISMCRP-

分野分類
A欄

B欄

j

9

研究課題名／研究代表者（所属）
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

0001
2023-ISMCRP-

新井
b

3

細胞幾何学モデル

0002
2023-ISMCRP-

本多
j

9

大東
e

7

高石
c

3

木村
e

2

0006
d

5

d

5
7

0009
2023-ISMCRP0010

3

透（横浜国立大学）

名目金利の下限を考慮したマクロ経済モデルのパラメータ推定砂川b

悠夏（横浜国立大学）

現場データを想定した運転シミュレータ実験の統計解析
西澤e

美智子（群馬大学）

主変数選択法による抗酸化物質の構造的特徴づけ吉田

0008
2023-ISMCRP-

国立遺伝学研究所）

検索0007
2023-ISMCRP-

暁（情報・システム研究機構

文書コーパスの時間属性による特徴分析を用いた複合的データベース

安川2023-ISMCRP-

哲弥（広島経済大学）

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

0005
2023-ISMCRP-

智洋（筑波大学）

金融時系列おけるリスク指標とその非対称性

0004
2023-ISMCRP-

久夫（神戸大学）

臨床試験における外部情報を活用した試験デザインと解析手法の構築

0003
2023-ISMCRP-

直樹（東海大学）

武貴（一橋大学）

交配形質の遺伝的基盤は性選択による長期進化にどう影響するのか？
香川幸太郎（情報・システム研究機構

国立遺伝学研究所）

一般研究１

課題番号2023-ISMCRP-

分野分類
A欄

B欄

f

3

研究課題名／研究代表者（所属）
プレシジョン・メディシンに向けた統計モデリング

1001
2023-ISMCRP-

植木
g

1

確率過程に対する統計推測理論と高頻度データ解析の研究

1002
2023-ISMCRP-

内田
b

3

奥村
d

7

1004

て
d

6

1005
2023-ISMCRP-

a

7

d

6

d

7
3

1009
2023-ISMCRP-

g

7

g

1

b

1

g

1
8

1014
g

1

量子計算に関わる統計数学の総合的研究
修平（統計数理研究所）

データ同化技術を活用した近年の気象変化への水域貧酸素化の応答に

i77

栄明（統計数理研究所）

古代社会の人口動態の推定
土谷d政安（大阪大学）

Bimodality on continuum binary search tree伊藤1016
2023-ISMCRP-

研吾（統計数理研究所）

関する研究

1015
2023-ISMCRP-

勉（統計数理研究所）

ベイズ統計における推測理論とモンテカルロ計算の研究

入江2023-ISMCRP-

昇吾（統計数理研究所）

AGco-curve の統計的性質に関する研究

間野j

伊久子（統計数理研究所）

道路ネットワーク分析のための方向統計学の手法の開発

鎌谷

1013
2023-ISMCRP-

隆浩（一橋大学）

経時データ解析高井

1012
2023-ISMCRP-

都市の公共空間における多様な利用可能性に関する研究

加藤

1011
2023-ISMCRP-

有香（名古屋工業大学）

船渡川

1010
2023-ISMCRP-

靖（東京経済大学）

多次元分析のためのアカデミック・テキストの語彙文法項目堂免e

慎一郎（神戸大学）

金融市場構造分析に関する統計的学習理論の応用

石川

1008
2023-ISMCRP-

言語資料解析における量的手法

吉田

1007
2023-ISMCRP-

堯星（統計数理研究所）

石川

1006
2023-ISMCRP-

久士（自然科学研究機構 分子科学研究所）

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朴2023-ISMCRP-

雅之（大阪大学）

レプリカ置換分子動力学法で解明するタンパク質の凝集阻害機構

1003
2023-ISMCRP-

優夫（長崎大学）隆（政策研究大学院大学）

公的ミクロデータを利用したエスニック・マイノリティの社会経済的

課題番号

分野分類
A欄

研究課題名／研究代表者（所属）

B欄

1017

地位に関する研究康2023-ISMCRP-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

1018
2023-ISMCRP-

日野
b

2

日野
j

3

1020

及ぼす影響の検討
c

8

鈴木
c

1

中野
d

7

1024

椿
i

2

直人（明治大学）

人工概念から問い直す福島県の未来に関する意識調査1023
2023-ISMCRP-

香寿恵（法政大学）

ランダムネットワークによるデータ駆動モデルのデータ同化

1022
2023-ISMCRP-

広計（統計数理研究所）

確率台風モデルを用いた気候モデル評価手法の検討

1021
2023-ISMCRP-

英逸（統計数理研究所）

抗がん剤治療患者における G-CSF 製剤の予防投与が感染症等の発現に椿
2023-ISMCRP-

英逸（統計数理研究所）

統計的手法による睡眠中大脳皮質動態の解明

1019
2023-ISMCRP-

明逸（朝鮮大学校）

広計（統計数理研究所）

Domain-Independent Dynamic Programming (DIDP) solver の大規模並列化
品野勇治（統計数理研究所）

一般研究２

課題番号2023-ISMCRP-

分野分類
A欄

B欄

a

3

2001

研究課題名／研究代表者（所属）
生後発達過程における呼吸ニューロンタイプの変化とネットワーク構造の検証
尾家2023-ISMCRP-

g1

ボンフェロニ曲線の同時信頼区間構成

2002
2023-ISMCRP-

栗木
d

7

2003

究
c

4

中野
c

8

川畑
a

3

木村
a

4

佐々木
b

4

本武
a

1

中野
h

1

Le
f

3

2011

Thanh Tam（統計数理研究所）

クローナル植物におけるクローン成長過程とラメット分布の時空間解析荒木2023-ISMCRP-

e

3

2012

響力解析のための計算パッケージの開発
e

3

2013
2023-ISMCRP-

b

2
2

2015
2023-ISMCRP-

5

洋（同志社大学）

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i

久史（統計数理研究所）

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h久史（統計数理研究所）

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20142023-ISMCRP-

希和子（滋賀県立大学）

メタアナリシスにおけるブートストラップ法を用いた外れ値検出と影野間
2023-ISMCRP-

純司（中央大学）

最適輸送を用いる因果推論

2010
2023-ISMCRP-

陽一（一橋大学）

統計数理研究所関連統計プログラムの公開および改良

2009
2023-ISMCRP-真（日本大学）

動画像データからの物理モデル推定

2008
2023-ISMCRP-

良一（山陽小野田市立山口東京理科大学）

データ科学による大規模自由度システムの縮約手法の構築

2007
2023-ISMCRP-

拓矢（気象庁気象研究所）

アルツハイマー病における海馬ガンマオシレーションへの影響

2006
2023-ISMCRP-

慎也（統計数理研究所）

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

2005
2023-ISMCRP-

至道（岡山商科大学）

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

2004
2023-ISMCRP-

哲（統計数理研究所）

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佐井2023-ISMCRP-

慶彦（兵庫医科大学）章（筑波大学）

確率的不確かさを含むシステムの確率制約付きデータ駆動分布型最適

課題番号

分野分類
A欄

研究課題名／研究代表者（所属）

B欄

2016

制御
沈

2023-ISMCRP-a

7

財務ビッグデータの統計モデリングと可視化に関する研究

20172023-ISMCRP-

迅（大阪大学）

地道
b

2

2018

正行（関西学院大学）

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2023-ISMCRP-

a

3

2019

二重過程理論に基づく認知課題の特性に依存しない馴化に頑健な脳機
能計測法の開発菊地2023-ISMCRP-

f

5

2020
2023-ISMCRP-

覚知
g

4

亮平（群馬大学）

極値分布による重力波イベントの有意度推定
譲原

f

3

2022
2023-ISMCRP-

千一郎（群馬大学）

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

2021
2023-ISMCRP-a

5

健一郎（統計数理研究所）

時空間事象のリモートセンシングに関する理論研究と極地環境計測へ
の適用
瀧澤

a

3

2024

由美（統計数理研究所）

ニューラルネットワークモデルにおけるアトラクター間遷移に基づく
AML 病態制御設計
西山2023-ISMCRP-

e

7

2025

宣昭（金沢大学）

コロナ禍による中小企業の信用リスクへの影響の推定：２００８年の金融危機のデータから
宮本

2023-ISMCRP-

e

7

2026
2023-ISMCRP-

h

4
2

2028
2023-ISMCRP-

72029
2023-ISMCRP-

2

2030
2023-ISMCRP-

1

2031
2023-ISMCRP-

3

弘征（北海道大学）

統計的分類モデルにおける情報量規準中村e

檀（統計数理研究所）

実践的シンボリックデータ解析環境の開発と応用
南a真木夫（統計数理研究所）

COVID-19 感染拡大後の若年層の自殺増加に関する原因の探索
岡e努（名古屋大学）「思い出し現象」を解明するための統計科学的方法の開発
石黒j雅和（千葉工業大学）

データ科学と物理学の融合によって拓く新しい宇宙論の展望竹内a

道子（長崎大学）

大規模財務データベースを用いた中小企業の信用力評価について安藤

2027
2023-ISMCRP-

浩貴（東京大学）

動物行動・移動生態学における統計モデルの精査と開発
島谷

2023
2023-ISMCRP-

貴文（多摩大学）

永友（札幌学院大学）

医療ビッグデータから考察する生体内金属元素の病態生理学的役割

課題番号

分野分類
A欄

研究課題名／研究代表者（所属）

B欄

2032
2023-ISMCRP-

藤澤
e

3

2033

貴央（東京大学）

筋萎縮性側索硬化症を引き起こす SOD1 の遺伝子変異によるタンパク質
構造変化と臨床表現型の相関解析
藤澤2023-ISMCRP-

a7

時系列予測のための動的テキストマイニングに関する研究

2034
2023-ISMCRP-

森本
e

3

2035

貴央（東京大学）

孝之（関西学院大学）

自治体の事業データおよび公的統計資料を用いた健康格差の評価指標の検討
伊藤2023-ISMCRP-a1

統計的な疑似一様乱数の性質に関する研究

2036
2023-ISMCRP-

土屋
c

4

上野
c

5

玄太（統計数理研究所）

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

2038
2023-ISMCRP-

高宏（城西大学）

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

2037
2023-ISMCRP-

ゆり（大阪医科薬科大学）

北野
c

5

2039

利一（名古屋工業大学）

気候変動に伴う豪雨の極値生起の重畳と非定常性に関するデータ解析
手法
北野

2023-ISMCRP-

b

2

2040

R を利用した集約的シンボリックデータの可視化ソフトウェアの開発に関する研究山本2023-ISMCRP-

b

5

2041
2023-ISMCRP-

f

3
7

2043
2023-ISMCRP-

7

2044

済分析の新展開j7

2045
2023-ISMCRP-

h

4
6

2047
2023-ISMCRP2048

1

慶太郎（熊本大学）

大規模な言語意識調査デー タの統計的解析
田中h靖（桃山学院大学）

非ガウス性による電波望遠鏡時系列データの異常検知
高橋d伸介（中央大学）

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2046
2023-ISMCRP-

伸介（中央大学）

公的統計データを用いた機械学習やシミュレーションに基づく計量経伊藤2023-ISMCRP-

透（三重大学）

公的統計を対象にした秘匿措置の有効性に関する評価研究伊藤d高弘（秋田大学）

実践的ベイズ推定量を開発する基盤
小椋d由和（徳島文理大学）

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

2042
2023-ISMCRP-

利一（名古屋工業大学）

ゆかり（日本大学）

一般化エントロピーに関わる数理・物理と統計学
逸見

昌之（統計数理研究所）

重点型研究【重点テーマ 1：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】
課題番号2023-ISMCRP-

分野分類
A欄

B欄

g

1

4101
2023-ISMCRP-

g

1

g

1
1

4104
2023-ISMCRP-

1

4105
2023-ISMCRP-

64106
2023-ISMCRP-

1

4107
2023-ISMCRP4108

1

麗（広島大学）

スパース周辺回帰モデルに基づくモデル選択
梅津g

峰暉（東北大学）

高次元 3 相データ分析法の開発
門田g

凌也（広島大学）

地理的加重回帰における sparse group Lasso の予測問題について大石g翔太（慶應義塾大学）

複合型高次元漸近理論におけるモデル選択規準の漸近損失有効性
小田g秀一（九州大学）

High dimensional tests under confounding片山g直也（神戸大学）

スパース推定に基づく予測統計モデリング手法の開発研究
川野4103
2023-ISMCRP-

高次元スパースモデルのセミパラメトリック効率性限界
末石

4102
2023-ISMCRP-

研究課題名／研究代表者（所属）佑太（長崎大学）

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）

重点型研究【重点テーマ 2：データサイエンスからみた統計数理科学と統計数理科学からみたデータ
サイエンス】
課題番号2023-ISMCRP-

分野分類
A欄

B欄

j

7

研究課題名／研究代表者（所属）
問題解決プロセスからみたデータサイエンス教育

4201
2023-ISMCRP-

鈴木
f

6

データサイエンスにおけるモデルの役割と表象理論

4202
2023-ISMCRP-

大久保
d

7

遠藤
f

6

4204

薫（学習院大学）

科学哲学の視点からの統計教育：入門レベルの確立と発展レベルの探索
島谷

2023-ISMCRP-

j

1

4205

関する研究
j

9

4206

エンス：その基本原理と人材育成
d

7

4207
2023-ISMCRP-

f

7

4209

7

美智子（東京理科大学）

アジア諸国世帯統計ミクロデータによる社会構造の実証分析
馬場j邦彦（群馬大学）

質的モデリングからみた統計数理科学
椿4208
2023-ISMCRP-

広計（統計数理研究所）

レギュラトリーサイエンス・オープンサイエンスからみたデータサイ

林2023-ISMCRP-

健一郎（統計数理研究所）

数理科学や通信理論の応用としての人工知能の効果的利用プロセスに椿
2023-ISMCRP-

祐作（岡山大学）

多様な価値の背反を前提とした新たな社会倫理の構成

4203
2023-ISMCRP-

和幸（電気通信大学）

康維（統計数理研究所）

高等学校におけるデータサイエンス教育方法論開発のための実践知集
積プラットフォームの研究
笹嶋

宗彦（兵庫県立大学）

重点型研究【重点テーマ 3：安全・安心な社会を持続するための統計科学】
課題番号2023-ISMCRP-

分野分類
A欄

B欄

a

8

研究課題名／研究代表者（所属）
土砂災害発生リスクを考慮した林業適地抽出技術の開発

4301
2023-ISMCRP-

光田
e

5

物理モデルと極値理論, 確率過程による災害 リスク解析の試み

4302
2023-ISMCRP-

川西
a

8

吉本
a

8

冨田
j

8

木島
a

8

加茂
f

8

4307

築
g

5

4308

提案に向けてd

74309
2023-ISMCRP4310

暦（富山県立大学）

治水計画に現在用いられる水文頻度解析手法の問題点の整理と新しい北野
2023-ISMCRP-

憲一（札幌医科大学）

高濃度水銀汚染地域を対象としたヒトおよび生態リスク評価手法の構

中澤2023-ISMCRP-

真志（琉球大学）

統計モデルに基づいた森林における自然災害リスク評価

4306
2023-ISMCRP-

哲治（県立広島大学）

亜熱帯地域人工林における間伐計画最適化モデルの構築

4305
2023-ISMCRP-

敦（統計数理研究所）

樹高曲線の経時変化に関する記述と予測のためのモデル構築

4304
2023-ISMCRP-

琢也（金沢大学）

逐次的離散最適化を用いた時空間拡散リスクを伴う最適動態制御

4303
2023-ISMCRP-

靖（宮崎大学）

戦後日本における安全・安心のパラドックスの解消
高橋

j

1

利一（名古屋工業大学）

征仁（山口大学）

統計的時系列モデルを用いた地すべり予測モデルの構成
井本

智明（静岡県立大学）

共同研究集会

課題番号2023-ISMCRP-

分野分類
A欄

B欄

c

4

5001
2023-ISMCRP-

b

9

g

5
7

5004
2023-ISMCRP-

25005
2023-ISMCRP-

1

5006
2023-ISMCRP-

95007
2023-ISMCRP-

45008
2023-ISMCRP-

95009
2023-ISMCRP-

85010
2023-ISMCRP-

1

5011
2023-ISMCRP-

75012
2023-ISMCRP-

35013
2023-ISMCRP-

35014
2023-ISMCRP-

2

5015
2023-ISMCRP5016

2

宏平（長野県環境保全研究所）

最適化：モデリングとアルゴリズム
土谷d

健一郎（統計数理研究所）

植物の行動と統計数理
高野i

一（一橋大学）

統計モデル・数理生物学と動物行動データ
島谷f

隆彰（統計数理研究所）

公的統計ミクロデータ利活用に関する研究集会
伊原f

俊次（国立環境研究所）

無限分解可能過程に関連する諸問題
志村e光悦（実践女子大学）

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g

資季（自然科学研究機構 核融合科学研究所）

統計教育の方法とその基礎的研究に関する研究集会竹内j彰洋（横浜市立大学）

高次元非線形構造が紡ぎだす数理・情報・物理の融合研究仲田j要直（東京都立大学）

世界メッシュコード研究会佐藤f

真也（徳島大学）

接合関数（コピュラ）理論の新展開吉羽c

正（川崎市健康福祉局）

データ解析環境 R の整備と利用
瓜生g

達彦（山梨大学）

持続可能な自殺対策の構築-自殺対策基本法 20 周年に向けて竹島b

雅之（自然科学研究機構 核融合科学研究所）

極値理論の工学への応用
西郷j玄太（統計数理研究所）

諸科学における統計思考横山

5003
2023-ISMCRP-

データ同化ワークショップ
上野

5002
2023-ISMCRP-

研究課題名／研究代表者（所属）

隆（政策研究大学院大学）

動的幾何学ソフトウェア GeoGebra の整備と普及
丸山

直昌（統計数理研究所）

共 同 利用登 録

2023 年度
研究種別

共同利用登録

統計数理研究所内分野分類

j その他／Others

共同利用登録

実施報告書

主要研究分野分類

9 その他／Others

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-0001

研究課題名（和名） 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
研究課題名（英名） Meteorological Analysis for Visualization of Aviation Weather
フリガナ

アライ ナオキ

ローマ字Naoki Arai

代表者氏名

新井 直樹

所属機関

東海大学

所属部局

工学部 航空宇宙学科 航空操縦学専攻

職名

教授

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
乱気流や積乱雲等の特徴的な気象現象が航空交通へ与える影響を評価するために、気象情報と航空情報を 3 次元で可視化する環境の構築を進めている。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
今年度は、昨年度に引き続き小型機の事故における気象解析を行った。年度途中で学内側の解析装置に不具合が生じ、充分な解析を行うことができなかった。今年度末～来年度に新規機材にて解析を継続の予定。
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

目次に戻る

2023 年度
研究種別

共同利用登録

実施報告書

共同利用登録b 複雑構造モデリンググルー

統計数理研究所内分野分類

プ／Complex System Modeling

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological

主要研究分野分類

Science

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-0002

研究課題名（和名） 細胞幾何学モデル
研究課題名（英名） Geometrical models for multicellular systems
代表者氏名

本多 久夫

所属機関

神戸大学大学院

所属部局

医学研究科

職名

客員教授

フリガナ

ほんだ ひさお

ローマ字HONDA Hisao

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要【研究目的】多細胞生物の形態形成は生物体を構成している細胞の振舞いによってなされる。細胞の振舞いを数理的に記述する方法があれば、数理的手法が形態形成を理解に役立つ。組織を構成する細胞を多角形または多面体と考えて、そこでの多角形・多面体の頂点の動きを記述する運動方程式を作。これにより細胞の振る舞いが数理的にあらわせる。この運動方程式を数成した（Vertex dynamics）
値計算で解くには大きな計算が必要である。これがスーパーコンピュータを使う理由である。これにより生物学ではこれまでにないアプローチで形態形成を研究することができる。
細胞でできたチューブがヘリックスのねじれを形成することがある。これまでに、哺乳類や鳥類の心臓形成初期にみられるこの現象を心筋細胞が細胞の振る舞いにキラルな性質を持っているとすれば説明できることをコンピュータシミュレーションで示した。ここで得た知見に基づき内臓の管状形
態とねじれ・ループの関連を調べる。
【結果】一般に細胞からなるチューブにおいて、チューブを構成する細胞に異方的な力学的性質（例
えば方向性のある収縮）があったときに、その異方性の与え方によって (1) チューブの全体の形は変わらずに、細胞がチューブ表面を回転するように動く、または、(2)細胞はチューブ表面では大した動きはせずに、その代わりチューブ自体が大きく変形してねじれなどを起こすことがわかった。そこで細胞のチューブの軸まわりの回転運動と軸自体がループするような変形の両者を関連づけるような試みを行っている。
今年度は異方的力を生じているチューブの上端と下端間の距離をちぢめることで、チューブがた
るんで屈曲し、この屈曲が一定方向の巻のループにならないかどうかを調べている。チューブはループをつくるのだが、このループの巻が安定に形成される条件がまだ見つけられない状況である。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）【口頭発表】
本多久夫「DNA 情報・細胞・形づくり」
第 94 回形の科学シンポジウム（千葉工業大学 2023.6/9）形の科学シンポジウム講演予稿集 Vol. 8 No. 1 (2023 年 6 月) pp. 5-6

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2023 年度
研究種別

共同利用登録

統計数理研究所内分野分類

j その他／Others

共同利用登録

実施報告書

主要研究分野分類

9 その他／Others

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-0003

研究課題名（和名） 臨床試験における外部情報を活用した試験デザインと解析手法の構築
研究課題名（英名）Development of trial design and analysis method using external
information in clinical trials

代表者氏名

大東 智洋

所属機関

筑波大学

所属部局

附属病院

職名

病院助教

フリガナ

オオヒガシ トモヒロ

ローマ字Tomohiro Ohigashi

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
医薬品開発における新治療群と対照群の比較を目的とした新しい臨床試験について，過去の臨床試験で得られたデータ（既存データ）を利用する方法が注目されている．新しい試験の対照群が過去の臨
床試験の治療と同じ場合，新しい臨床試験のデータ（新規データ）における群間比較に既存データの情報を加味することで，推定精度の向上や被験者数の減少が期待できる．既存データの利用法として，ベイズ流の方法や傾向スコアを用いた方法などがあるが，標準的方法は確立されていない．本研
究では，既存データを利用するための新しい解析手法を構築している．2021 年度では，提案手法の性能評価を目的とした数値実験を行い，その成果を学術雑誌に投稿し，採択された．2022 年度では，提案手法を改良した手法を開発し，数値実験を行った．成果について学会発表を 2 回（国内，国際）実施した．2022 年度から 2023 年度にかけて既存データを利用する手法についての総説を執筆した．2023 年度には，前年度の成果を学術論文にまとめ，査読対応を進めた．さらにノンパラメトリックベイズに基づく手法を開発し，数値実験を行った．成果について学会発表を 1 回（国内）実施した．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
1. 野村尚吾, 大東智洋, 澤本涼. Hybrid control アプローチを用いるランダム化比較試験の計画と解
析：外部データが要約統計量の場合. 計量生物学 2022; 43(1): 63–96.
2. 大東智洋, 丸尾和司, 寒水孝司, 五所正彦. Dirichlet 過程混合モデルを用いたクラスタリングによる既存データ利用法の提案. 2023 年度日本計量生物学会年会, 北海道札幌市, 2023 年 4 月 20–21 日. [若手優秀発表賞（正会員部門）]
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2023 年度
研究種別

共同利用登録

実施報告書

共同利用登録

統計数理研究所内分野分類

e 計量 科学グ ループ ／Metric
Science Group

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-0004

研究課題名（和名） 金融時系列おけるリスク指標とその非対称性
研究課題名（英名） Risk measure and its asymmentry in financial time series
代表者氏名

高石 哲弥

所属機関

広島経済大学

所属部局

教養教育部

職名

教授

フリガナ

タカイシ テツヤ

ローマ字Tetsuya Takaishi

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要（目的）本研究では、高頻度データを利用して金融のリスク管理に使用されるリスク指標を計算す
る。計算するリスク指標は Value at Risk (VaR) と Conditional VaR （CVaR)を採用する。一般に、
VaR や CVaR は収益率分布の損失に対応する左端の領域で計算される。右端は利得に対応する部分であり、ショートポジションに対しては損失に対応するが、左端と右端で VaR 及び CVaR は同じ値を取るとは限らない。そこで、本研究では収益率分布の左端と右端で VaR 及び CVaR に違いがあるかどうかを調べる。そのためには VaR と CVaR を精度よく計算する必要があるため、高頻度データを利用して計算を行う。
（成果）ビットコインの高頻度データから 1 分毎の収益率を求め、その収益率を利用して VaR 及
び CVaR を計算した。収益率分布の両端で VaR と CVaR に違いがあるかどうか調べたところ、
VaR,CVaR の両方で違いあることが分かった。このことは、収益率分布の裾野について左右で非対称になっていることを示している。また、高頻度データの収益率分布においては、分布の裾野がべき分布で表されることが知られている。べき分布の場合、CVaR と VaR の比がべき指数 α のみ（α/(αー１））で表されることを導出した。そこで、CVaR と VaR の比がべき指数 α のみで表されるかどうかを実際の収益率データによって調べた。そして、CVaR と VaR の比は高信頼水準においては
α/(αー１）で良く表されることを発見した。また、低信頼水準では比が α/(αー１）からズレることを見出した。これは収益率分布の高信頼水準領域においてのみ分布がべき分布で良く表されることを示していると思われる。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
発表論文
T.Takaishi, Properties of VaR and CVaR Risk Measures in High-Frequency Domain: Long–Short
Asymmetry and Significance of the Power-Law Tail, Journal of Risk and Financial Management 2023,

16(9), 391
https://doi.org/10.3390/jrfm16090391
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2023 年度
研究種別

共同利用登録

実施報告書

共同利用登録

統計数理研究所内分野分類

c データ同化グループ／Data
Assimilation Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-0005

研究課題名（和名） 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
研究課題名（英名）

Analyses on cytoplasmic streaming and signal transduction using data
assimilation
フリガナ

キムラ アカツキ

ローマ字

KIMURA, Akatsuki

代表者氏名

木村 暁

所属機関

情報・システム研究機構 国立遺伝学研究所

所属部局

遺伝メカニズム研究系

職名

教授

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
統計数理研究所の計算機環境を用いてデータ同化解析を行うための指導を上野玄太教授、中野慎也准教授らにいただいている。共同利用は報告者の所属機関（国立遺伝学研究所）から統計数理研究所の計算機環境に遠隔ログインすることにより遂行するため共同利用自体には統計数理研究所を訪問する必要はない。また、共同研究のためのディスカッションもインターネット会議システムや電子メール
を利用している。2023 年度は貴所を数回訪問させていただき、上野先生や他の先生方と議論を行うこともできた。2023 年度も研究議論や計算機の使い方についての指導を受ける形での共同研究を進めた。貴所の計算機を精力的に使う段階には至っていないが、これまでの解析プログラム・データも残っており、また次年度以降、計算機を使用した研究を行うことを希望するため、継続的に共同利用登録をさせていただいている。本共同利用の成果として、報告者が進めているさまざまな研究プロジ
ェクトにおいてデータ同化を用いた解析を進めており、順次、論文発表を行っていく予定である。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
1. Shohei Tada, Yoshitaka Yamazaki, Kazunori Yamamoto, Ken Fujii, Takahiro G. Yamada, Noriko F.
Hiroi, *Akatsuki Kimura, *Akira Funahashi. Switching from weak to strong cortical attachment of
microtubules accounts for the transition from nuclear centration to spindle elongation in metazoans.
Heliyon 9, e25494 (2024)
2. Fujii, K., Kondo, T. & *Kimura, A. Enucleation of the C. elegans embryo revealed dynein-dependent
spacing between microtubule asters. Life Sci. Alliance 7, e202302427 (2023)
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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

共同利用登録

実施報告書

共同利用登録e 計量 科学グ ループ ／Metric
Science Group

主要研究分野分類

2 情 報 科 学 分 野 ／ Information
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-0006

研究課題名（和名） 文書コーパスの時間属性による特徴分析を用いた複合的データベース検索
研究課題名（英名）Composite Database Search using Time-oriented Feature Analysis in Document
Corpora代表者氏名

安川 美智子

所属機関

群馬大学

所属部局

情報学部

職名

助教

フリガナ

ヤスカワ ミチコ

ローマ字Michiko Yasukawa

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要【研究目的】 本研究は、時間的に変化する特徴量を含む複数の文書コーパスを対象として有効性の高い情報検索を実現することを目的とするものである。
【研究成果の概要】
2023 年度の研究を遂行するにあたり、計算機環境としては、統計数理研究所の統計科学スーパーコ
ンピューターシステムを利用し、以下のような文書検索および分類の手法を検討し、成果発表を行った。
①科研費データベースの研究テーマの変遷の検出
科研費データベース KAKEN における研究テーマの新旧の差異を検出することを目的として、文書の二値分類と回帰分析を組み合わせて、大規模な文書コーパスの分析を行う手法を提案した。得られた知見は以下の通りである。(1)競争的資金における研究テーマは毎年少しずつ変化するため、新しい
テーマは古いテーマと徐々に類似しなくなる。(2)一般的に短いスパンでの差異は小さく、長いスパ
ンでは研究の分野（人文社会、医学系、情報系）によって変化の速度が異なるが、20 年間というスパ
ンでの時間的な変化は、どの研究分野でも検出可能である。
②情報科学のカリキュラムの知識体系におけるエンティティリンク
高等教育におけるテキスト処理において、デジタル化されたテキスト資源の量が大規模な汎用言語モデルを開発するには十分ではないという問題がある。この問題に対処するために、講義情報（授業シラバス）と Wikipedia に記載された知識との間のリンクを確立する手法を提案した。評価実験の結果、教育情報のための特徴選択とエンティティリンクにおける提案手法の有効性が示唆された。
③康煕部首の文字化けを含むテキストデータの検索と分類
大学における情報共有のためのファイル形式として PDF が頻繁に用いられている。PDF は環境に依存せずに表示や印刷ができるという特徴があるが、ファイル作成時のフォントとソフトウェアの組み合わせにより、漢字が康煕部首（こうきぶしゅ）に文字化けする事象が知られている。このようなテキストデータの破損は、データベースの検索を阻害する要因となるため、本研究ではこの問題について書誌情報学的な観点から考察し、対処法を検討した。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）[1] "Entity Linking among Categorized Knowledge Resources for Computer Science Curricula",Michiko Yasukawa, Koichi Yamazaki,
IIAI Letters on Institutional Research, Vol.3(No.LIR152), pp.1-14, 2023 年 8 月 30 日.
[2] "Detecting Transition of Research Themes using Time-oriented Attributes in Governmental
Funding",Michiko Yasukawa, Koichi Yamazaki,
International Journal of Institutional Research and Management, Vol.7(No.IJIRM766), pp.1-17, 2023
年 10 月 20 日.
[3] "康煕部首の文字化けを含むテキストデータの検索と分類",
安川美智子, 大澤新吾,
第 12 回大学情報・機関調査研究集会 論文集, Vol.12(No.34), pp.34-39, 2023 年 11 月 17 日.
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テーマ
日時
場所
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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

共同利用登録

実施報告書

共同利用登録d 調査科学グループ／Survey
Science Group

主要研究分野分類

5 工学分野／Engineering

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-0007

研究課題名（和名） 主変数選択法による抗酸化物質の構造的特徴づけ
研究課題名（英名） Structural Characterization of Antioxidants by Principal Variable Selection
代表者氏名

吉田 悠夏

所属機関

横浜国立大学大学院

所属部局

理工学府

職名

学生

フリガナ

ヨシダ ハルカ

ローマ字Haruka YOSHIDA

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要【研究目的】本研究では，少ない記述子で抗酸化物質の構造的特徴をとらえることを目的としたデータ解析研究を行う．解析対象とする化学データベースは ChEBI，KNApSAcK，PubChem である．抗酸化物質の記述子の解析においては外的基準がないため，回帰分析のような変数選択基準を適用しても本研究の目的を達成することができない．この問題を解決するために，本研究では，
McCabe(1984)の主変数選択法を適用し，重要な変数の洗い出しを行う．なお，抗酸化物質の構造的特徴を捉えるのに重要な役割を果たす記述子は明らかでないため，主変数選択を行うにあたっては，
少なくとも 100 近い記述子を解析対象とする必要がある．しかしながら，これらの記述子に対して主
変数選択法を適用したところ，パーソナルユースの計算機ではメモリ不足で解析結果が得られないといった問題が生じたため，統計数理研究所のスーパーコンピュータを利用させていただくことした．
本研究では，この変数選択結果を利用して，"抗酸化物質らしさ"のスコアを定式化することもあわせて検討する．
【研究成果】本研究をとおして，McCabe(1984)によって提案された変数選択規準とは異なる主変数
選択規準として，グラフィカルモデルと McCabe(1984)の主変数選択規準の利点を取り入れた新たな主変数選択規準を開発し，その性質を明らかにした．この研究成果については，学術論文として投稿した(当該研究に関する情報源[2])．なお，化学データベースへの応用研究については現在進行中であるため，公開不可となっている．そのため，学術論文および学会発表においては化学データベースとは異なるデータへの応用可能性について議論している．加えて，本研究では，McCabe(1984)の主変数選択規準を離散データ解析の観点から検討し，カルバックライブラー情報量に着目した情報論的主
変数選択規準を開発し，その数理的性質について検討を行った．この研究成果についても学術論文として投稿することができた(当該研究に関する情報源[1])．また，サンプルサイズが測定項目よりも少ない場合や測定項目間に多重共線性が起こっている場合について考慮したリッジタイプ主変数選択規準を開発し，その性質について検討を行った(当該研究に関する情報源[3])．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）[1] 吉田悠夏，黒木学 (2023)．情報論的主変数選択規準とその性質について，「行動計量学」，99，
49-59．
[2] 吉田悠夏，黒木学 (2023)．偏相関係数行列の逆行列を利用した主変数選択規準とグラフィカ
ル・モデルに基づく特徴づけ，「品質」，53，239-251．
[3]吉田悠夏，黒木学(2023)．リッジタイプ主変数選択規準とその性質について，日本経営工学会
2023 年春季大会，2023 年 6 月 3 日〜6 月 4 日，青山学院大学．
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

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2023 年度
研究種別

共同利用登録

実施報告書

共同利用登録b 複雑構造モデリンググルー

統計数理研究所内分野分類

プ／Complex System Modeling

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological

主要研究分野分類

Science

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-0010

研究課題名（和名） 交配形質の遺伝的基盤は性選択による長期進化にどう影響するのか？
研究課題名（英名）How does evolutionary outcome of sexual selection depend on genetic basis oftraits?
フリガナ

カガワ コウタロウ

ローマ字Kotaro Kagawa

代表者氏名

香川 幸太郎

所属機関

国立遺伝学研究所／National Institute of Genetics

所属部局

生態遺伝学研究室／Ecological Genetics Laboratory

職名

特任研究員

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
多くの動物種で見られるオスの婚姻色や求愛ダンスなどの性的ディスプレイはメスの配偶者への選好性が生み出す性選択によって進化したと考えられている。一方で、性選択が生じる原因となるメスの配偶者選好性の進化動態については不明点が多い。本研究の目的は、性選択による交配形質の長期的進化動態が交配形質の遺伝的基盤に依存してどのように変化するのかを理論的に解明する事である。
これまでに、数理モデルに基づく理論研究によってメスの配偶者選好性は子の適応度への影響を介した間接淘汰によって進化しうることが示唆されている。すなわち、遺伝的な質が高いオスと交配する
ことで子の適応度が高まるため、メスにおいて遺伝的な質が高いオスを識別して選好する能力が進化しうる。ただし、性選択が長期間作用すると集団から質の悪いオスが駆逐され、選好性がもたらす利。このことから、メスの選好性は長期的には維持されないことが理論的益も消失する（Lek Paradox）に予測される。ただし、ほとんどの理論モデルがオスのディスプレイ形質の遺伝基盤が非常に単純な場合を仮定している。その一方で、強い性選択を受けているオスのディスプレイ形質の遺伝的多様性を調べた実証研究では、ある程度の遺伝的多様性が確認される場合が多い。また、最近の実証研究か
ら多くの複雑形質が多面発現作用やエピスタシスを多く含む遺伝子制御ネットワークによって決定されることが示唆されている。そこで、性的ディスプレイ形質がたくさんの相加的な遺伝子座によって制御される場合と、複雑な遺伝子制御ネットワークで制御される場合の両方を考慮できるモデルを開発し、性選択による進化動態をシミュレーションした。その結果、ディスプレイ形質が相加的な遺伝子座によって制御される場合には遺伝的多様性の枯渇（Lek Paradox）が起こりやすく、選好性の長期的な維持は非常に起こりにくいが、ディスプレイ形質がより複雑性の高い遺伝制御ネットワークによって制御される場合には Lek Paradox が起こりにくく、選好性の長期的な維持が促進されることが示唆された。また、今回の研究を通じて得られた性選択による進化動態の知見と、私がこれまでに構築してきた雑種種分化の理論を組み合わせた新理論の提案も行った。この研究では、性選択と雑種形成の両方を考慮した進化シミュレーションモデルを構築し、雑種形成を介した性的ディスプレイと配偶者選好性の進化動態を調べた。その結果、雑種形成と性選択の協働作用によって、どちらの親種とも異なる新たな性的ディスプレイを持つ種群の急速な進化が促進されうることが分かった。これは、雑種集団では異なる系統に由来する遺伝子が組み合わせられて配偶者選好性や性的ディスプレイの表
現型が多様化し、その集団内で性選択が作用することで新奇な性的ディスプレイと配偶者選好性が固定化した集団が形成されることによる。本研究の結果から、雑種形成が性的装飾の多様化を伴う種の多様化（性的放散）を説明しうることが示唆された。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
学会発表
Kagawa, K. “Hybrid speciation by sexual selection: a simulation study.” 日本進化学会第 25 回沖縄大会，O2D‐04Y. 那覇，８月，2023 年．
香川幸太郎．“雑種形成による性的放散の理論：交雑由来の個体間変異が導く平衡点間の推移と種分化” 日本生態学会第 71 回横浜大会，シンポジウム S16（“木を見て森を見る：個体間変異の評価と個体群・群集・生態系プロセスにおける役割”）．横浜，３月，2024 年．
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

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一 般 研 究 １

2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１

統計数理研究所内分野分類

f 構 造 探 索 グ ル ー プ ／Structure Exploration Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1001

研究課題名（和名） プレシジョン・メディシンに向けた統計モデリング
研究課題名（英名） Statistical modeling for precision medicine
代表者氏名

植木 優夫

所属機関

長崎大学

所属部局

情報データ科学部

職名

教授

フリガナ

ウエキ マサオ

ローマ字Masao Ueki

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
プレシジョン・メディシン（精密医療）は、個人個人に適切な治療法をオーダーメイドで選択して治療を行うことをいう。そのために、個人の背景や体質ごとの病気の罹りやすさを評価し、その評価結果に基づいて進めていく必要がある。例えば、遺伝情報から疾患リスクを統計モデルで予測し評価する方法が挙げられる。しかしながら、リスク予測精度が十分でないことも多々あり、データから適切にリスクを見積もる手法自体の課題も多い。特に高次元のデータと疾患を結びつける方法論は発展途上にあり、手法の改善・改良が必要であった。本課題では、個人の特性に応じた統計モデリングについて研究を行い、GWAS データにおけるデータ駆動的なバイオマーカー探索手法の研究を進めた。得
られた成果の一部を、日本分類学会 2023 年度シンポジウムにおける講演で報告した。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
植木優夫. データ適応的検定を用いたゲノムワイド関連解析．日本分類学会 2023 年度シンポジウ
ム．長崎．2023 年 12 月 2 日．http://bunrui.jp/sympo/
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧

研究員名

所属機関名

役職名

川崎 能典

統計数理研究所

教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究１

実施報告書

一般研究１
g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1002

研究課題名（和名） 確率過程に対する統計推測理論と高頻度データ解析の研究
研究課題名（英名） Statistical inference for stochastic processes and high frequency data analysis
代表者氏名

内田 雅之

所属機関

大阪大学

所属部局

基礎工学研究科

職名

教授

フリガナ

ウチダ マサユキ

ローマ字Masayuki Uchida

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究課題では、確率過程に対する統計推測や機械学習の理論研究を行い、高頻度データに基づく統計モデリングに役立つ統計手法の提案を目指した。本年度の具体的な成果は以下の通りである。
（１）高頻度データに基づく拡散過程に対する因子分析について研究を行なった。具体的には、コントラスト関数を用いて、因子モデルの未知パラメータに対する最小コントラスト推定量を導出した。
また因子数に対する検定問題に対して、コントラスト関数に基づく検定統計量を提案して、その漸近的性質を示した。
（２）ガウス過程を含む一般の関数空間におけるガウスベクトルにおいて，その平均関数に対する厳密な尤度に基づく最尤推定の理論研究を行い，その LAN 性と共に MLE の漸近有効性を示した．特に，C 空間上に値をとるガウス過程に対して，離散観測に基づくコントラスト関数を構成し，平均関数に対するパラメータの漸近有効な推定量を提案した．さらに，モデル選択規準の導出を行った．
（３）ジャンプ拡散過程の非同期観測モデルに対して最尤型推定量の研究を行った．Shimizu andYoshida (SISP 2006)の閾値型の疑似尤度関数と Ogihara and Yoshida (SPA 2014), Ogihara (JJSD2023)の拡散過程の非同期観測に対する疑似尤度関数を組み合わせることにより，最尤型推定量の漸近正規性を示した．
（４）レヴィ駆動型の確率微分方程式モデルについて、正規型擬似尤度による AIC および BIC タイプのモデル評価統計量を提案し、それらの理論性質について調べた。いずれにおいても、ノイズの非正規性がスケール係数の選択に本質的な影響を与えることを示し、段階的な推測により初めて簡易的な統計量になり得ることを示した。数値実験により、理論結果の妥当性が確認された。
（５） 裾の重い場合の区分確定的マルコフ過程のエルゴード性を解析した．具体的には指数エルゴ
ード性の証明をすすめ，数値計算での工夫について研究した．
（６）確率測度に関する凸汎関数を最小化するための手法として平均場ランジュバン動力学という手法を考察し，その離散化誤差を導出した．また，本手法を用いてニューラルネットワークを最適化す
ることで特徴量を学習しないカーネル法を予測誤差の意味で優越することを示した．
（７）ジャンプを許す一般的な伊藤セミマルチンゲールの設定の下で、高次元実現共分散行列の最大固有値に対する Bai-Yin 型の上界を与え、その結果に基づいて連続時間弱ファクターモデルの高頻度観測データから「重要な」ファクターの数を推定する方法を提案した。
（８）睡眠時における脳の活動状態を Hawkes 過程によりモデル化し，その解析を行なった．具体的にはマウスの脳から得られたスパイクデータを Hawkes 過程により追跡し，推定されたモデルパ
ラメタのクラスタリングを行うことにより状態推定する方法を提案し，実データによりその有効性を確認した．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
論文発表- Shogo Kusano, Masayuki Uchida, ""Statistical inference in factor analysis for diffusion processes fromdiscrete observations,"" Journal of Statistical Planning and Inference. Volume 229, 106095 (March
2024)- Masaaki Fukasawa, Teppei Ogihara, ""Malliavin Calculus Techniques for Local Asymptotic Mixed
Normality and Their Application to Hypoelliptic Diffusions,"" Bernoulli, 30(2) 983-1006, (2024)- Teppei Ogihara, Mitja Stadje, ""Efficient drift parameter estimation for ergodic solutions of backward
SDEs,"" Scandinavian Journal of Statistics, to appear, (Dec, 2023)- Teppei Ogihara, Yuma Uehara, ""Local Asymptotic Normality for Ergodic Jump-Diffusion Processes
via Transition Density Approximation, "" Bernoulli, 29(3) 2342-2366, (Aug, 2023)- Shoichi Eguchi, Hiroki Masuda, ""Gaussian quasi-information criteria for ergodic Lévy driven SDE,”
Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Volume 76, 111-157 (February 2024).
https://doi.org/10.1007/s10463-023-00878-2- Taiji Suzuki, Denny Wu, Atsushi Nitanda: Convergence of mean-field Langevin dynamics: Time andspace discretization, stochastic gradient,and variance reduction. Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems(NeurIPS2023).
- Taiji Suzuki, Denny Wu, Kazusato Oko, Atsushi Nitanda: Feature learning via mean-field Langevindynamics: classifying sparse parities
and beyond. Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS2023).
- Yuta. Koike, “High-dimensional central limit theorems for homogeneous sums”, Journal of
Theoretical Probability, Volume 36, 1-45 (March 2023).
- Victor Chernozhukov, Denis Chetverikov, Yuta Koike, “Nearly optimal central limit theorem andbootstrap approximations in high dimensions”, Annals of Applied Probability, Volume 33, 2374-2425(June 2023).
- Xiao Fang, Yuta Koike, "" From p-Wasserstein bounds to moderate deviations”, Electronic Journal of
Probability, Volume 28, 1-52 (June 2023).
- A. Oga, Yuta Koike, “Drift estimation for a multi-dimensional diffusion process using deep neuralnetworks”, Stochastic Processes and their Applications. Volume 170, 104240 (April 2024).
- Xiao Fang, Yuta Koike, “Large-dimensional central limit theorem with fourth-moment error bounds
on convex sets and balls”, Annals of Applied Probability, to appear.
- D. Kurisu, R. Fukami, Y. Koike, “Adaptive deep learning for nonparametric time series regression”,
Bernoulli, to appear.
- Takeshi Kanda, Toshimitsu Aritake, Kaoru Ohyama, Kaspar E Vogt, Yuichi Makino, Thomas
McHugh, Hideitsu Hino, Shotaro Akaho, Noboru Murata, ""Hawkes process modeling quantifies
complicated firing behaviors of cortical neurons during sleep and wakefulness,"" bioRxiv, (July 2023)
doi: https://doi.org/10.1101/2023.07.29.550297
学会発表- Masayuki Uchida: Estimation for a linear parabolic SPDE in two space dimensions from discreteobservations. 64th ISI World Statistics Congress 2023, Ottawa, Canada, 2023.7.17- Yasutaka Shimizu: Statistical inference for Gaussian processes under small noise asymptotics, 16th
International Conference of the ERCIM WG on CMStatistics 2023, Berlin, 2023.12.18.
- Teppei Ogihara: Local asymptotic normality for discretely observed jump-diffusion processes.
Stochastic Analysis and Statistics 2024, University of Tokyo, Tokyo, 2024.2.6- Teppei Ogihara: Maximum-likelihood estimation for jump-diffusion processes with nonsynchronous
observations. CMStatistics 2023, HTW Berlin, Berlin, Germany, 2023.12.18- Teppei Ogihara: Local asymptotic normality for discretely observed jump-diffusion processes. ANREFFI Japan-France seminar, Le Mans Université, Le Mans, France, 2023.12.5- 荻原哲平；「ジャンプ拡散過程の非同期観測モデルの最尤型推定法 」2023 年度統計関連学会連合大会, 京都大学, 京都, 2023.9.4．
- Teppei Ogihara: Asymptotically efficient parameter estimation for jump-diffusion processes. JAFEEISM International Symposium on Quantitative Finance 2023, Chuo University, Tokyo, 2023.8.19- Teppei Ogihara: Asymptotically efficient estimation for diffusion processes with nonsynchronous
observations. 6th International Conference on Economics and Statistics, Waseda University, Tokyo,
2023.8.1- Hiroki Masuda: Expanding quasi-likelihood inference for Lévy driven models. 64th ISI Statistics
Congress 2023, Ottawa, Canada, 2023.7.20- Yuta Koike: From p-Wasserstein bounds to moderate deviations, 43rd Conference on Stochastic
Processes and their Applications (SPA 2023), University of Lisbon, Lisbon, Portugal, 2023.7.27.
- 小池祐太: アマゾンウェブサービスと Daily TAQ データ, 探索的ビッグデータ解析と再現可能研究(WS-EBDA-RR-2023), オンライン開催, 2023.8.27.
- 小池祐太: Estimation of the number of relevant factors from high-frequency data, データサイエンス
における統計的理論・方法論の新展開, 九州大学伊都キャンパス, 2023.11.14.
- Yuta Koike: Estimation of the number of relevant factors from high-frequency data. 16th
International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics(CMStatistics 2023), HTW Berlin, University of Applied Sciences, Berlin, Germany, 2023.12.16.

- 小池祐太: Estimation of the number of relevant factors from high-frequency data. 2023 年度関西計量経済学研究会, 広島大学東千田キャンパス, 2024.1.6.
- Yuta Koike: Estimation of the number of relevant factors from high-frequency data, Stochastic
Analysis and Statistics 2024, University of Tokyo, Tokyo, Japan, 2024.2.7
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

鎌谷 研吾

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

荻原 哲平

東京大学

准教授

増田 弘毅

東京大学

教授

栗木 哲

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

佐藤 整尚

東京大学

准教授

山下 智志

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

小池 祐太

東京大学

准教授

林

高樹

慶應大学

教授

鈴木 大慈

東京大学

准教授

清水 泰隆

早稲田大学

教授

村田 昇

早稲田大学

教授

吉田 朋広

東京大学

教授

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2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１
b 複雑構造モデリンググルー

統計数理研究所内分野分類

プ／Complex System Modeling

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological

主要研究分野分類

Science

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1003

研究課題名（和名） レプリカ置換分子動力学法で解明するタンパク質の凝集阻害機構
研究課題名（英名）Mechanism of protein-aggregation inhibition studied by replica-permutation
molecular dynamics

代表者氏名

奥村 久士

所属機関

自然科学研究機構

所属部局

分子科学研究所

職名

准教授

フリガナ

オクムラ ヒサシ

ローマ字Hisashi OKUMURA

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
研究目的
アミロイド β（Aβ）ペプチドの凝集体はアルツハイマー病の原因と考えられている。ポリフェノー
ル化合物は Aβ の凝集を阻害することが知られている。Aβ の凝集阻害のメカニズムを解明することを目的として、Aβ が凝集する際の核となる部分のフラグメント（断片）である Aβ(16-22)とポリフ
ェノールからなる系のレプリカ置換ソリュートテンパリング（RPST）分子動力学シミュレーションを実行した。この手法はこれまでに統数研のスパコンを使って開発してきた手法であり、複雑な自由エネルギー曲面をもつ分子系の統計アンサンブルを効率よく得ることができる手法である。
成果の概要
具体的な凝集阻害剤として 2 種類のポリフェノール、ミリセチンとロスマリン酸について Aβ の凝集阻害メカニズムを調べた。まず、これらのポリフェノールがある場合には 2 つの Aβ が遠ざかり、分子間 β シートを形成しにくくなることが分かった。この結果は実験結果と一致している。さらに、これら２種類のポリフェノールは異なるメカニズムで Aβ の凝集を阻害していることも分かった。ミ
リセチンは Aβ のグルタミン酸およびフェニルアラニンと相互作用し、この相互作用により Aβ はヘリックス構造を形成するようになる。そのため分子間 β シートの形成を困難にすることが分かった。一方、ロスマリン酸は Aβ のグルタミン酸およびリジンと相互作用し、Aβ 間の親水性相互作用を減少させることにより、その凝集を阻害していることが明らかになった。これらの結果は、これらのポリフェノールが異なるメカニズムで Aβ 断片の凝集を阻害することを示しており、これまでの実験では知られていなかった新しい知見である。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）

D. Fukuhara, S. G. Itoh, and H. Okumura: “Inhibition of amyloid-β(16–22) aggregation by
polyphenols using replica permutation with solute tempering molecular dynamics simulation”, Biophys.
Physicobiol. 20 (2023) e200045 (11 pages).
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

伊藤 暁

自然科学研究機構 分子科学研究所

助教

谷本 勝一

自然科学研究機構 生命創成探求センター

大多和 克紀総合研究大学院大学

日本学術振興会特別研究員（PD）
5 年一貫制博士課程
４年

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2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１

統計数理研究所内分野分類

d 調査科学グループ／Survey
Science Group

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1004

研究課題名（和名） 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研究課題名（英名）Data Collection in an Era of Social Distancing: focusing on Videoconferencing
Applications

代表者氏名

朴

堯星

所属機関

統計数理研究所

所属部局

学際統計数理研究系

職名

准教授

フリガナ

パク ヨスン

ローマ字

PARK YOOSUNG

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
社会調査の回収率が著しく低下している今日，回収率の向上策に関する様々な実証研究が行われている．特に mixed-mode 調査を提唱した Groves et al. (2004)以来，CAPI/CASI，Push-to-websurvey(Dillman, 2017)等の多様な調査媒体や複数の調査モードが用いられている．さらに，ビッグデータを活用する調査の有意義さが議論されているように（McFarland 2016，瀧川 2018），社会科学全般では，回収率の向上と共に，既存の調査手法を超えた新たな調査データの収集手法が求められている。
代表は、日本の 3 大調査会社の担当者へヒアリングを行い、全国地域別の面接調査および mixedmode survey の実施状況を確認しており、その後、既存のウェブ会議アプリケーションの詳細な機能や特徴等の情報収集を実施した。さらに、本年度では、音声認識をベースとした調査システムを構築
し、実験調査を実施した。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
特になし
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

尾崎 幸謙

筑波大学大学院

准教授

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2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１

統計数理研究所内分野分類

d 調査科学グループ／Survey
Science Group

主要研究分野分類

6 人 文 科 学 分 野 ／ Human
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1005

研究課題名（和名） 言語資料解析における量的手法
研究課題名（英名） A Quantitative Approach to Analysis of Language Data
代表者氏名

石川 慎一郎

所属機関

神戸大学

所属部局

大学教育推進機構

職名

教授

フリガナ

イシカワ シンイチロウ

ローマ字Shin'ichiro Ishikawa

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要【全体概要】コーパスで収集された言語資料や、インタビュー等の手法で収集された言語資料の解析にあたり、計量的手法を適用することは多くの利点を有するが、データの種別や分析の目的に応じてどのような手法の使用が効果的であるかは必ずしも明らかでなく、実践研究の積み重ねが重要となる。本研究は、各種の言語・言語教育を対象とする研究者がチームを組み，各自の問題意識と共通のテーマを関連付けて以下の研究活動を実施予定である。
【成果】メンバーがそれぞれ研究を進め、年度末に共同研究リポートが刊行された。以下、所収論文
リストである。
陳 迪（神戸大学大学院生）コーパスに基づく漢語動名詞の連体修飾後続要素についての調査
李 楓（西安理工大学）オンライン授業移行に伴う中国の大学生日本語学習者の自己調整学習森下 裕三（桃山学院大学）大規模言語モデルを利用した英語の移動動詞選択要因の探索的研究
飯島 真之（神戸大学大学院生）日本人学習者の英作文における I 使用への影響要因に関する考察―ICNALE の学習者背景調査シートに基づいて―
廉 沢奇（神戸大学大学院生）学習者の I-JAS 対話タスクにおけるオノマトペ使用に影響する要因
中尾 桂子（大妻女子大学短期大学部）《「思い出」 を 「作る」
》に関する一考察―書き言葉コーパ
ス・話し言葉コーパスでの使用頻度比較から―
今道 晴彦（広島大学）ドイツ語学術論文の文体的特徴―品詞と語彙の使用に注目して―石川 慎一郎（神戸大学）「森を見ながら木を見る」コーパス研究の意義―複数テキストから統合語彙頻度表を作成する EJWFTG の開発―
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
https://da.lib.kobeu.ac.jp/da/kernel/cate_browse/?codeno=002&schemaid=30000&catecode=002089

研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

今道 晴彦

広島大学

准教授

森下 裕三

桃山学院大学准教授

李 楓

西安理工大学

准教授

湖北大学

准教授

張

晶鑫

井上 聡

環太平洋大学

中尾 桂子

大妻女子大学

教授

鄧 琪

東北大学

講師

（中国）湖南農業大学

講師

飯島 真之

神戸大学

大学院生

陳 迪

神戸大学

大学院生

廉

神戸大学

大学院生

統計数理研究所

准教授

曹

卓琦

沢奇

前田 忠彦

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2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１

統計数理研究所内分野分類

a 予 測 制 御 グ ル ー プ ／Prediction and Control Group

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1006

研究課題名（和名） 金融市場構造分析に関する統計的学習理論の応用
研究課題名（英名）

Analyzing Market Microstructure in Financial Market UsingStatistical Learning
Model

代表者氏名

吉田 靖

所属機関

東京経済大学

所属部局

経営学部

職名

教授

フリガナ

ヨシダ ヤスシローマ字Yasushi Yoshida

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究は、多くの経済主体が互いに依存して行動している結果として実現する高頻度かつ大規模で、非連続なジャンプを含む非定常データである金融データの分析に統計的学習理論を用いて、解釈可能なモデルを実現することを目的とした．研究対象として 2023 年 5 月 29 日に大阪取引所で日経 225
マイクロ先物取引の取引が新たに開始され，同一の取引所の売買システム内で日経平均株価という全く同一の原資産を持つ異なる先物が比較的高い流動性を保ちながら 3 商品取引されている例もあまりないことから，日経 225 先物，日経 225mini，日経 225 マイクロ先物の 2023 年 11 月中の取引における 2023 年 12 月限の 1 分間隔の価格と約定データを用いて，これら 3 商品の価格変動の特徴を特に
注文不均衡と関連付けて分析を行うこととした．
分析の結果，これらの商品の違いは主として取引単位（倍率）と呼値であるが，注文不均衡が価格形
成に短期的には異なる影響を与えている可能性を指摘し，価格発見機能の検証に従来から用いらている VAR モデルではリターンのみの変数となっている場合に，重要な変数が欠けている例があることが示された．統計的学習理論を用いたモデルについては引き続き検証中である．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
日経 225 先物，日経 225mini，日経 225 マイクロ先物の注文不均衡とリターン
先物・オプションレポート 2024 年 3 月号（Vol.36 No.3）

日本取引所

https://www.jpx.co.jp/derivatives/futures-options-report/index.html
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時

場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

川崎 能典

情報・システム研究機構統計数理研究所

教授

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2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１

統計数理研究所内分野分類

d 調査科学グループ／Survey
Science Group

主要研究分野分類

6 人 文 科 学 分 野 ／ Human
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1007

研究課題名（和名） 多次元分析のためのアカデミック・テキストの語彙文法項目
研究課題名（英名）Lexico-grammatical items in academic texts for multidimensional
analyses

代表者氏名

石川 有香

所属機関

名古屋工業大学

所属部局

つくり領域

職名

教授

フリガナ

イシカワ ユカ

ローマ字ISHIKAWA Yuka

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要【目的】
本研究は，Biber（1986）による英語テキストを多次元的に分析する Multidimensional Analysis（MA）を応用して，さまざまなアカデミック・テキストの語彙文法的・文体的特徴の抽出を行う最適な語彙文法項目を明らかにすることを目指す。
これまでの研究では，特定の語彙や文法の単独の項目を取り上げ，テキストのジャンルを特定した
り，書き手の専門分野，母語，性，年齢，習熟度などによるテキストへの影響を調査したりすることが多かった。本研究では，67 項目の語彙群や文法群を取り上げてテキストの多次元的分析を可能にした MA Tagger（Nini, 2019）を基にして，多様な英語のアカデミック・テキストの特徴を抽出する。
なお，MA Tagger は，Stanford Tagger による品詞タグを含み，テキストに自動的にタグ付けを行
い，Biber（1986，1988）を再現するコンピュータプログラムである。
Biber（1988）は，67 項目を手掛かりに，因子分析を行い，幅広い英語テキストのジャンルを分類するための 6 因子を提示している。本研究では，アカデミック・テキストにジャンルを絞った時に，テキストの分類や，テキストの特徴の抽出を可能とする最も適した項目は何か，いくつあるか，を調
査する。
【成果】
主に，１）アカデミック・テキストにジャンルを絞り，語彙文法項目の分野の違いを明らかにする，
２）大学生によるアカデミック・ライティングにおいて使用されている語彙文法項目の傾向を明らかにする，の 2 点を目的とした研究において，国内外の学会・研究会で研究成果を発表している。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
2024.3.20 英語コーパス学会 ESP 研究会 「アカデミック・ライティングにおける Self-mention の選択とその課題

石川有香（名古屋工業大学）https://esp-corpus.blogspot.com/

2023.3.4-5 The 1st Linguistics Studies Conference (LSBC 2024)

Engineering Disciplines and

Linguistic Features: A Multi-dimensional Analysis of Research Abstracts ISHIKAWA Yuka
2024.2.3 学習者コーパスシンポ LCSAW6(P4) Yuka Ishikawa (Nagoya Institute of Technology)"Comparative Study of Self-mention Markers in Academic Text Written by Japanese and nonJapanese" https://language.sakura.ne.jp/icnale/symposium.html#6
2023.08.10-09.10 日本教育心理学会第 65 回総会「英語要約の語選抜における学習心理ー重要語への気づきの特徴」浅井 淳, 石川 有香, 松岡 真由子 セッション ID: PB054
DOIhttps://doi.org/10.20587/pamjaep.65.0_188
ほか
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

浅井 淳

大同大学

准教授

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2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１

統計数理研究所内分野分類

d 調査科学グループ／Survey
Science Group

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1008

研究課題名（和名） 都市の公共空間における多様な利用可能性に関する研究
研究課題名（英名） The potentiality of urban public spaces to contribute various uses
代表者氏名

堂免 隆浩

所属機関

一橋大学

所属部局

大学院社会学研究科

職名

教授

フリガナ

ドウメン タカヒロ

ローマ字Takahiro Domen

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究では、都市の公共空間として、地方自治体が設置している公園を対象として、公園における利用ルールの有無（もしくは、内容の違い）が生じる要因を構造的に明らかにすることを目的とする。
2023 年度は、共同研究者である朴准教授とともに、調査の企画および実施を通じて、データの収集を完了させた。具体的には、東京都世田谷区における 90 箇所の街区公園を調査対象地域としている。本調査対象地域の各街区公園から半径 50m 以内に居住する住民のなかで、無作為に住民基本台帳から抽出した 4,500 名を調査対象者とし、郵送法による質問紙調査を実施した。実査の遂行に関しては、委託先の専門調査会社が担当する形で進めた。調査の実施期間は、2024 年２月初～3 月末である。
また、質問項目の内容は、主に、身近な公園において不快や不安を感じる行為の有無、公園を利用する程度、公園利用に対する考え方、知り合いの有無、不快や不安を感じる行為に対する受容の程度などについての個人の態度や考え方を尋ねるものとなっている。
結果、回収数は、1,984 票（回収率 44.5％）であった。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
2023 年度に関しては特になし。
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数

その他

共同研究者一覧
研究員名

朴

堯星

所属機関名

役職名

情報・システム研究機構統計数理研究所

准教授

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2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１

統計数理研究所内分野分類

e 計量 科学グ ループ ／Metric
Science Group

主要研究分野分類

3 生物科学分野／Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1009

研究課題名（和名） 経時データ解析
研究課題名（英名） Longitudinal Data Analysis
代表者氏名

船渡川 伊久子

所属機関

統計数理研究所

所属部局

データ科学研究系

職名

准教授

フリガナ

フナトガワ イクコ

ローマ字Ikuko Funatogawa

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
連続型反応変数の経時データ解析のために、我々は自己回帰線形混合効果モデルを提案している（Funatogawa et al., 2007; Funatogawa et al., 2008; Funatogawa and Funatogawa,2019）。自己回帰線
形混合効果モデルでは、現在の応答は、以前の応答、固定効果、および変量効果により表され、特徴的な反応の軌跡および分散共分散構造が得られる。近年、経時データ解析（パネルデータ解析）では、自己回帰パラメータを含んだモデルが、他分野で活発に開発されている。そこで、他分野のモデ
ルと自己回帰線形混合効果モデルとの比較を行い、モデルの新たな活用を目指す。本年度は社会学や経済学など他分野における文献調査を行った。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

船渡川 隆

中外製薬株式会社

課長

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究１

実施報告書

一般研究１
g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1010

研究課題名（和名） 道路ネットワーク分析のための方向統計学の手法の開発
研究課題名（英名） Methods of directional statistics for road network analysis
フリガナ

カトウ ショウゴ

ローマ字Shogo Kato

代表者氏名

加藤 昇吾

所属機関

情報・システム研究機構 統計数理研究所

所属部局

統計基盤数理研究系

職名

准教授

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
駅周辺の道路ネットワーク（道路網）は，駅および周辺施設の利便性に大きく影響する．駅周辺の道路ネットワークを整備することは，駅および周辺施設の活性化のために重要である．整備のためには道路ネットワークを評価する必要があり，そのための評価法が交通工学において研究されている．評
価法の確立において，駅周辺の道路の方向（偏角）に着目することは自然なように思えるが，方向に着目した道路ネットワークの評価法は未発展な部分が多い．
本研究では，方向データを解析するための統計分野である方向統計学の手法を発展させることにより，道路ネットワークの評価法を確立した．具体的には，Kato and Jones (2015)による方向の分布（Kato―Jones 分布）の混合分布を用いたモデリングおよびクラスタリングの手法を提案し，それを交通量データの解析へと応用した．対象となる交通量データには，(i) 多峰性を持つことと，(ii) そ
れぞれの山ごとに歪度と尖度が異なっていること，という２つの特徴があるが，柔軟な形を持つ
Kato―Jones 分布を用いることにより(i)と(ii)の双方の特徴を持つデータに対しても満足な当てはめが期待できるモデリング・クラスタリングの手法を確立することを可能とした．混合分布のパラメータ推定については，最尤法および修正モーメント法による推定量を考察した．
2023 年度には，提案した Kato―Jones 分布の混合分布と既存の混合分布をシミュレーションを通して比較した．具体的には，Kato―Jones 分布の混合分布からの疑似乱数を発生し，Kato―Jones 分布の混合分布と既存の混合分布（von Mises 分布，wrapped Cauchy 分布，sine-skewed von Mises 分
布，sine-skewed wrapped Cauchy 分布の混合分布）を最尤法を用いて当てはめ，どの混合分布が最も良い当てはめ結果を与えるかを AIC と BIC により比較した．そして，標本数が小さいときには，パラメータの組み合わせによっては wrapped Cauchy 分布の混合分布や sine-skewed wrapped Cauchy 分
布の混合分布が，Kato―Jones 分布の混合分布よりも良い当てはめを与えるときもあるが，標本数が適度に大きいときには Kato―Jones 分布の混合分布が最も良い当てはめを与えることが明らかになった．また，解析する交通量データが，独立で同一分布に従うという仮定の妥当性について検証し，これらの仮定が不適切とは言えないという結果を得た．
これらの研究結果をまとめた改訂論文を国際学術誌「Journal of the Royal Statistical Society, Series C(Applied Statistics)」に再投稿予定である．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
プレプリント：Nagasaki, K., Kato, S., Nakanishi, W. and Jones, M.C. (2022). Traffic count data analysis using
mixtures of Kato―Jones distributions on the circle, arXiv, 2206.01355, 1-26.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

長崎 滉大

東京工業大学

研究員

中西 航

金沢大学

准教授

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2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１

統計数理研究所内分野分類

g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1011

研究課題名（和名） AGco-curve の統計的性質に関する研究
研究課題名（英名） Research on statistical properties of the AGco-curve
フリガナ

タカイ ツトムローマ字Tsutomu Takai

代表者氏名

髙井 勉

所属機関

統計数理研究所

所属部局

リスク解析戦略研究センター

職名

外来研究員

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要■2023 年度の研究計画①現象の理解を深める調査ⓐ. １次元の場合、クラスターの境界線はリアス式海岸状にはならないので併合距離は素朴な仮説に一致するのか？
ⓑ．他の手法（群平均法、最短距離法など）におけるクラスターの境界線もリアス式海岸状になるのか？
②規則性・法則性を探る調査ⓐ. 最長距離法の併合距離と近接グラフの辺長との関係を調べる。
（近接グラフの具体例は第ｋ近隣木）ⓑ．最長距離法の併合距離は、最短距離法のようにスパンナーを形成するのか？
■2023 年度の結果①－ⓐ：１次元の場合も素朴な仮説には一致しなかった。
素朴な仮説を見直す必要がある。
①－ⓑ：未完②－ⓐ：少ない点数の点配置に関しては行った。
新たなプログラムを作成し網羅的に調べる必要がある。
②－ⓑ：複数の事例でスパンナーを形成することを確認した。
しかし証明には至っていない。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数

テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

広計

統計数理研究所

名誉教授

元山 斉

青山学院大学

教授

椿

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2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１
b 複雑構造モデリンググルー

統計数理研究所内分野分類

プ／Complex System Modeling1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical

主要研究分野分類

Mathematics

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1012

研究課題名（和名） ベイズ統計における推測理論とモンテカルロ計算の研究
研究課題名（英名） Bayesian statistical inference and Monte Carlo computation
代表者氏名

鎌谷 研吾

所属機関

統計数理研究所

所属部局

統計基盤数理研究系

職名

教授

フリガナ

カマタニ ケンゴ

ローマ字Kengo Kamatani

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
A. Doucet 教授をはじめ，国内外の研究者を招聘し，ベイズ計算統計のセミナーを年間９回行った．
区分確定的マルコフ過程の研究を進め，確率分布が強い歪みのある場合の漸近極限を導出した．これによって異なった区分確定的マルコフ過程のパフォーマンスの比較や，マルコフ連鎖モンテカルロに対する優越性を示すことができた．
非凸非平滑ポテンシャル関数を持つ Gibbs 分布に対する Langevin 型 Monte Carlo アルゴリズムの研究を行い、その収束保証を導出した。
また，GKZ 超幾何函数に付随する確率分布について規格化定数の漸化式に沿うマルコフ連鎖によるサンプリングを考察した．交換可能確率変数列を混合分布に従う独立確率変数列の混合として表現
し，量子超越の実証におけるランダム量子回路のサンプリングのモデルとした．行列パーマネントを含むある種の超幾何函数の値を評価する量子フーリエ変換に基づくモンテカルロ法を考案した．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）"国際学会
Nakakita, S. (2024, January 7). A Langevin-type Monte Carlo method for non-log-concave non-smooth
distributions. Invited presentation at the 6th Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim
Meeting (IMS-APRM 2024). University of Melbourne, Melbourne.
Nakakita, S. (2023, December 19). Langevin-type sampling algorithm for non-log-concave non-smooth
distributions. Invited presentation at the 16th International Conference of the European Consortiumfor Informatics and Mathematics Working Group on Computational and Methodological Statistics(CMStatistics 2023). HTW Berlin, Berlin.
Nakakita, S. (2023, August 2). Langevin-type Monte Carlo algorithms for weakly differentiable non-

convex potentials. Presentation at the 6th International Conference on Econometrics and Statistics(EcoSta 2023). Waseda University, Tokyo.
Mano, S. ""Sampling problems and hypergeometric functions"", 10th
International Congress on Industrial and Applied Mathematics,
2023 年 8 月 23 日
Mano, S. ""Modeling exchangeable sequence by mixture of mixture and its
application"", 6th International Conference on Econometrics andStatistics 2023 年 8 月 2 日
Mano, S. ”Sampling from toric models and hypergeometric functions"",
Random Structures & Algorithms, 2023 2023 年 6 月 16 日
Kengo Kamatani: Scaling of Piecewise Deterministic Monte Carlo for Anisotropic Targets. MCM 2023,
Sorbonne Université, Paris, France, 2023.6.26.
Kengo Kamatani: Scaling of Piecewise Deterministic Monte Carlo for Anisotropic Targets. Asia-PacificSeminar in Probability and Statistics, Online, 2023.7.5.
Kengo Kamatani: Scaling limit of Markov chain/process Monte Carlo methods. EcoSta 2023, Waseda
University, Japan, 2023.8.1.
Kengo Kamatani: Haar-Weave-Metropolis Kernel. ISI World Statistics Congress 2023, Ottawa, Canada,2023.7.17.
Kengo Kamatani: Scaling of Piecewise Deterministic Monte Carlo for Anisotropic Targets.
CMStatistics 2023, HTW Berlin, University of Applied Sciences, Berlin, Germany, 2023.12.18.
Kengo Kamatani: Scaling of Piecewise Deterministic Monte Carlo for Anisotropic Targets. ISI-ISMISSAS Joint Conference, Indian Statistical Institute, Kolkata, 2023.12.29.
Kengo Kamatani: Scaling Limits of Markov Chains/Processes in Monte Carlo Methods. Stochastic
Analysis and Statistics 2024, Komaba, Tokyo, Japan, 2024.2.7.
国内学会
仲北祥悟. （2023 年 9 月 22 日）. 非対数凹非平滑分布に対する Langevin 型モンテカルロアルゴリ
ズム. 日本数学会 2023 年度秋季総合分科会. 東北大学, 仙台.
仲北祥悟. （2023 年 9 月 5 日）. 非凸非平滑ポテンシャルを持つ分布に対する Langevin 型アルゴリ
ズム. 2023 年度統計関連学会連合大会. 京都大学, 京都.
Kengo Kamatani: Scaling limit of Markov chain/process Monte Carlo methods. JST CREST Yoshida,
Khan Teams Joint Workshop, Komaba, Tokyo, 2023.9.14.
Kengo Kamatani: Scaling limits of Markov chains/processes in Monte Carlo methods. International
Symposium on Recent Advances in Theories and Methodologies for Large Complex Data, Tsukuba,
Ibaraki, Japan, 2023.12.9.
解説記事：間野修平，グレブナー基底とサンプリング，数理科学 特集「グレブナー基底のすすめ」
729 巻 2024 年 3 月号

Website: https://sites.google.com/view/bayescompjp/home?authuser=0"
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

松田 孟留

東京大学

准教授

仲北 祥悟

東京大学

特任助教

間野 修平

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

矢野 恵佑

情報・システム研究機構 統計数理研究所

准教授

入江 薫

東京大学

准教授

橋本 真太郎

広島大学

准教授

清水 瑛貴

総合研究大学院大学

大学院生

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2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１

統計数理研究所内分野分類

g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1013

研究課題名（和名） 量子計算に関わる統計数学の総合的研究
研究課題名（英名） Comprehensive study on statistical mathematics in quantum computing
フリガナ

マノ シュウヘイ

ローマ字Shuhei Mano

代表者氏名

間野 修平

所属機関

情報・システム研究機構 統計数理研究所

所属部局

統計基盤数理研究系

職名

教授

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
目的：量子計算に関わる統計数学の総合的研究を行う．次の 3 点を長期的視野に立ち考察する．1. 計
算代数と量子計算のモンテカルロ法への応用，2. 量子計算におけるアルゴリズムの統計的検証，3.
量子計算複雑性と量子重力の関係の理解．
成果：1 に関して，行列パーマネントを含むある種の超幾何多項式の値を評価する量子フーリエ変換に基づくモンテカルロ法を考案した．GKZ 超幾何多項式に付随する確率分布について規格化定数の漸化式に沿うマルコフ連鎖によるサンプリングを考察した．2 に関して，交換可能確率変数列を混合分布に従う独立確率変数列の混合として表現し，量子超越の実証におけるランダム量子回路のサンプ
リングのモデルとした．また，量子探索アルゴリズムに関わる巡回群の直積上の量子ウォークに関して確率振幅の時間発展を Krawtchouk 多項式で表現し，混合に関する既知の評価を改善した．2024 年
3 月 21 日午後に研究参加者が統計数理研究所に集合し，報告と情報交換を行った．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
学会発表：
Mano, S. "Sampling problems and hypergeometric functions", 10th International Congress on
Industrial and Applied Mathematics, 2023 年 8 月 23 日
Mano, S. "Modeling exchangeable sequence by mixture of mixture and its application", 6thInternational Conference on Econometrics and Statistics 2023 年 8 月 2 日
Mano, S. ”Sampling from toric models and hypergeometric functions", Random Structures &Algorithms, 2023 2023 年 6 月 16 日
解説記事：間野修平，グレブナー基底とサンプリング，数理科学 特集「グレブナー基底のすすめ」
729 巻 2024 年 3 月号
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数

テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

丸山 直昌

情報・システム研究機構 統計数理研究所

特命准教授

逸見昌之

情報・システム研究機構 統計数理研究所

准教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究１

実施報告書

一般研究１
j その他／Others

主要研究分野分類

8

環 境 科 学 分 野 ／Environmental Science

研究テーマ
課題番号
研究課題名（和名）研究課題名（英名）2023-ISMCRP-1014
データ同化技術を活用した近年の気象変化への水域貧酸素化の応答に関する研究
A study on response of hypoxia in water bodies to recent climatic changes using
data assimilation techniques
フリガナ

イリエ マサヤス

ローマ字Irie Masayasu

代表者氏名

入江 政安

所属機関

大阪大学

所属部局

大学院工学研究科地球総合工学専攻

職名

教授

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要【研究目的】
本研究は，これまで申請者らが実施してきたデータ同化またその新技術，一方で，別途，新たに実施する予定の観測調査の結果を用いて，沿岸域，湖沼域の酸素生産消費機構を明らかにし，気象その他の環境変化に応答する貧酸素水塊の変化を再現できる精度を持ち，将来予測に資する 3 次元流動水質
貧酸素化モデルを構築することを目的とする．その上で，他の環境変化の影響と一緒に混合して内在する貧酸素化機構の要因のうち，気象変動の影響について抽出を試み，その貧酸素水塊形成への影響を評価する．統計学的アプローチとして 4 次元変分法によるデータ同化を用い，この中での誤差分散や評価関数の設定法，水環境観測データの活用法について検討ケースと改良を重ねていくなかで，統計学を活用した研究およびモデリング分野における統計学的アプローチの裾野拡大に貢献する．
【成果】
本年度は，富栄養化した内湾における酸素循環モデルを改良するためのデータ同化活用手法を検討した．4 次元変分データ同化法による状態推定を利用して，モデル化が不十分なパラメータの時空間分布推定を提案した．この手法を，現行の酸素循環モデルにおける増殖-酸素生成比パラメータに適用
し，栄養塩濃度等の状態変数との相関解析を行うことで当該パラメータの変動因子を探索した．その結果，増殖-酸素生成比を栄養塩制限に依存するようなモデル改修が有効であると推測された．さらに，大阪湾の貧酸素水塊への気候変動影響についてのアンサンブル予測を行った．大規模アンサンブ
ル気候データセット d4PDF より入力データを作成し，流動水質モデル ROMS を用いて実観測気象，
現在気候，将来気候の 3 ケースについてアンサンブル計算を行った．その結果，将来ケースでは，現況に比べて貧酸素水塊の発生時期が早期化する一方で，8 月には中層において貧酸素水塊の一時的な

縮小の傾向がみられた．また，貧酸素水塊の体積の将来予測の幅には時間変化が見られ，この変化と気温との間には相関関係が認められた．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
国際会議発表（登録済み）IAHR-APD（2024.10）
1) Exploring the effects of modifying stratification reality and biogeochemical model parameters on
hypoxia using DN-4DVar
Author: Takanori Nagano, Masayasu Irie
2) Evaluation of global warming effects on hypoxia in Osaka Bay based on multiple climate model
projections
Author: Takanori Nagano, Ryuta Nakada, Masayasu Irie, Satoshi Watanabe
国内会議(発表採択済み) 土木学会海岸工学講演会
3) ４次元変分データ同化法を用いた植物プランクトン増殖モデル改良方針の検討
著者：永野隆紀，入江政安
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

永野 隆紀

大阪大学

博士後期課程

王

ゲツギ

大阪大学

博士後期課程

大江 里奈

大阪大学

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2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１

統計数理研究所内分野分類

g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1015

研究課題名（和名） Bimodality on continuum binary search tree
研究課題名（英名） Bimodality on continuum binary search tree
フリガナ

イトウ ヨシアキ

ローマ字Yoshiaki Itoh

代表者氏名

伊藤 栄明

所属機関

Institute of Statistical Mathematics

所属部局
職名

Professor Emeritus

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
We applied the results by M.Drmota and H-K Hwang (2005) on bimodality and phase transitions in
the profile variance on binary search tree to study continuum binary search tree of M.Sibuya and Y.
Itoh (1987).
We studied the contnuum model (2012) of Y. Itoh and P. L. Krapivsky for the cascade model (1985)
of food webs by J. E. Cohen and C. Newman. We expect the continuum cascade model has ananalogous bimodality and may be shown extending the method for the continuum binary search tree.
The traveling wave behavior for the probability distribution of the height of the tree is shown for thecontinuum cascade model (Itoh and Krapivsky (2012)).
By using the martingale theory ( the theorem of E. Aidekon (2013)), we obtained the correction termof the velocity of the traveling wave for the probability distribution of the height of continuum cascade
model. We introduced a branching random wlk to stady the binary search tree to apply the Aidekon
theorem. P. L.Krapivsky and S. N. Majumdar.applied the traveling wave analysis to study the heightof binary search tree of cotinuum binary search tree of M. Sibuya and Y. Itoh They asumed theconjecture of Hattori and Ochiai and study a constant for the binary search tree. We introduce a biary
branching random walk and apply the Aidekon theorem to it to detrmine the constant for the binary
search tree. We are now calculating the constant, which we hope will give the same well known
constant.
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
Itoh, Y. and Krapivsky, P. L. Continuum cascade model of directed random graphs: traveling wave
analysis, Journal of Physics A Mathmatical and Theoretical, 45, 455002(10pp).

2014
Fuchs, M., Hwang,HK., Itoh, Y., Mahmoud, H.: A binomial splitting process in connection with cornerparking problems, Journal of Applied Probability, 51, 971-989.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

Hwang Hsien-Kuei

Academia Sinica

Professor

目次に戻る2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１
i 数理最適化グループ／

統計数理研究所内分野分類

Mathematical

Optimization

7 社会科学分野／Social Science

主要研究分野分類

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1016

研究課題名（和名） 古代社会の人口動態の推定
研究課題名（英名） Estimation of the population dynamics of ancient society
代表者氏名

土谷 隆

所属機関

政策研究大学院大学

所属部局

政策研究科

職名

教授

フリガナ

ツチヤ タカシ

ローマ字Tsuchiya Takashi

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
古代社会の人口の推定は、考古学や歴史学における重要な研究テーマの１つである。ヌジ人名史料から復元された家系図および個人名が記載されるヌジ文書の情報を用いて，古代メソポタミアの時代のヌジ社会の人口動態推定を行い、紀元前 15 世紀における世界の中の１小都市ヌジの人口推定としての妥当性について考察している。
「ヌジ人名史料」は、個人名を索引の形式でアルファベット順に整理した書物であり、名前が登場する契約文書名と彼らの親族情報がえられる。当初は、この史料のうちの使用可能な全データを用
い、家系図およびその他の情報との相互関係を凸 2 次計画問題として定式化することにより、ヌジ社
会の人口動態推定を行った。その後、全人口の 97 パーセントを占めるテヒプティラの家系図のネッ
トワークに特化した凸２次計画問題を解き、前述の結果と比較・検討することを試みた。後者の場
合、個々の生誕年・死亡年は一意には決まらないまでも、寿命の長さをランダムに仮定しても、ある
特定の人々に対しては寿命の長さがユニークに定まることを確認した。さらに考古学者 Maidman らの書物や助言による情報（「ヌジ人名史料」から自動的には到底読み取ることのできない情報）をデータに組み込むことにより、推定された契約文書の成立年から、家系内の兄弟らの生誕年の序列がMaidman の推定と矛盾しないことを確認することができた。ヌジ人名史料から得られた比較的大きな家系図とその他の家系図との関係について、地主と小作人、富豪と庶民というような関係が家系図を比較することによって文書を介した関連から見いだせるかどうか試み、得られた結果から見えてくる社会の構図について議論した。当時の社会が中央集権的な社会であったのか、あるいは比較的平等な社会であったのかを図る指針を与えるものと思われる。また、先行研究における最大家系図テヒプ
ティラの家系と、コンピュータ・プログラムにより自動的に構成された我々の家系図との相違点について検証した。同一の家系図に属すると見なす条件の相違、確率的に同一家系図と見なすプログラム

設定の相違が考えられる。人口の相当部分を占める、一人あるいは親子二人からなる家系図の解釈について探索を始めている。
研究期間を通じ分担者とは Skype、LINE、 mail による連絡および Zoom による会合を通じて議論を進めた。
Nuzi Personal Names の元データをデータベースとして作成し、解析段階で明らかになったデータのエラー箇所の追加修正をおこなった。ヌジ名の読み替えが困難であった箇所を情報の重複を回避する手段を見つけ、よりシンプルなプログラミングを再編できた。それらを踏まえて本研究課題の解析
結果の公開を目指して準備を進めている。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
第 8 回日独分類シンポジウム（The 8th Japanese-German Symposium on Classification）
2023 年 9 月 30 日～10 月 1 日
場所：北海道大学 フロンティア応用研究棟 （札幌市北区北 15 条西 8 丁目）"Computational Dating for the Nuzi Cuneiform Archive in AncientMesopotamia",
by Sumie Ueda, Takashi Tsuchiya, Yoshiaki Itoh
統計数理研究所 共同研究集会「諸科学における統計思考」
開催期日

２０２４年３月７日～８日

会場 統計数理研究所セミナー室１(D305)"Computational dating for the Nuzi cuneiform archive in ancient Mesopotamia ",by Sumie Ueda, Takashi Tsuchiya and Yoshiaki Itoh研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

伊藤栄明

統計数理研究所

名誉教授

上田澄江

統計数理研究所

元助手

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究１

実施報告書

一般研究１
d 調査科学グループ／Survey
Science Group

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号
研究課題名（和名）研究課題名（英名）2023-ISMCRP-1017
公的ミクロデータを利用したエスニック・マイノリティの社会経済的地位に関する研究
The study on socioeconomic status of ethnic minorities using official statistical
microdata in Japan

代表者氏名

康

明逸

所属機関

朝鮮大学校

所属部局

科学研究部

職名

副部長・准教授

フリガナ

カン ミョンイル

ローマ字Kang Myong-Il

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要【研究目的】
本研究の目的は、近年公開されている国勢調査のミクロデータを用いて、在日外国人（在日エスニッ
クマイノリティ）の社会経済的地位（就業状況、産業・職業構成、従業上の地位など）について、既に公表されているものよりもさらに細分化された情報に基づいた集計クロス表を作成し、その構造や時系列的変遷を明らかにすることにある。また、国勢調査のミクロデータと様々なマクロ経済デー
タ・（都道府県・市町村などの）地域データ・その他サーベイデータなどを結合したオリジナルなマ
イクロデータを作成し計量的解析を行うことで、エスニックマイノリティの社会経済的地位やその変遷の決定因を明らかにしていくことにある。同じエスニックマイノリティであっても、在留資格や滞在歴、ニューカマーかオールドカマーかによって、社会経済的地位には大きな違いがあることが予想される。本研究では、これらの違いまでも考慮して、エスニックマイノリティの社会経済的地位やその決定因にアプローチしていく。
【成果（経緯）の概要】
これまで本研究を遂行する上での研究予算が確保できておらず、実際にミクロデータ利用の申請はせず、利用方法の予備知識の習得と分析可能性の検討を主眼としてきた。本年度より、本テーマと関連する研究プロジェクトが科研費・基盤研究(C)に採択（文末「※欄」参照）されたことで、オンサイ
トによる匿名データの利用・分析への資金的目途を立てることができた。本年度は本務と前掲科研費
研究の時間的負荷が大きく、本プロジェクトに関して実際にデータ利用を申請することはできなかったが、本プロジェクトは 2024 年度も一般研究１の課題として申請し、研究を継続させていく予定である（2024 年共同利用の申請期限が過ぎたため、年度途中の申請を予定している）。

【※参考】文部科学省科研費・基盤研究 C ・課題番号 23K01425・課題名：「アイデンティティと選
好および規範の相互関係：エスニック・マイノリティの意思決定」）
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

目次に戻る

2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１
b 複雑構造モデリンググルー

統計数理研究所内分野分類

プ／Complex System Modeling2 情 報 科 学 分 野 ／ Information

主要研究分野分類

Science

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1018

研究課題名（和名） 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
研究課題名（英名） Information geometric approach for the analysis of machine
代表者氏名

日野 英逸

所属機関

統計数理研究所

所属部局

モデリング研究系

職名

教授

フリガナ

ヒノ ヒデイツ

ローマ字Hideitsu Hino

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
統計学及び機械学習の様々なアルゴリズムを情報幾何の観点から研究する．特に本研究課題では，時系列構造をもつ地球科学データや脳科学データに適用可能なアルゴリズムの開発と，ロバスト推定に関するアルゴリズムの幾何学的解析に取り組む． 特に，転移学習，能動学習や，最適輸送問題の情
報幾何学的な観点からの解析を行う．また，申請者がこれまで手掛けてきた地球科学・脳科学などを対象とした現実のデータ解析に適用することにより単なる手法の解釈にとどまらず，データ駆動科学に新たな方法論を提供することを目的とする．
主な成果として，EM アルゴリズムの幾何学的描像を整理したサーベイ論文の執筆，情報幾何学の観点から導出したロバストなダイバージェンスに基づく能動学習アルゴリズムの定式化，段階的ドメイ
ン適用アルゴリズムの開発，最適輸送に基づく因果推論手法の開発などがある．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
・Geometry of EM and related iterative algorithms，H Hino, S Akaho, N Murata
Information Geometry 7 (Suppl 1), 39-77，2，2024
・Scalable Counterfactual Distribution Estimation in Multivariate Causal Models，T Pham, S Shimizu,
H Hino, T Le
arXiv preprint arXiv: 2311.00927
・Cost-effective framework for gradual domain adaptation with multifidelity，S Sagawa, H Hino
Neural Networks 164, 731-741
・Active learning by query by committee with robust divergencesH Hino, S Eguchi
Information Geometry 6 (1), 81-106
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数

テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

村田 昇

早稲田大学

教授

赤穂 昭太郎産業技術総合研究所

研究グループ長

藤木 淳

福岡大学

教授

目次に戻る

2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１
b 複雑構造モデリンググルー

統計数理研究所内分野分類

プ／Complex System Modeling2 情 報 科 学 分 野 ／ Information

主要研究分野分類

Science

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1019

研究課題名（和名） 統計的手法による睡眠中大脳皮質動態の解明
研究課題名（英名） Study of cerebral cortex dynamics during sleep by statistical
代表者氏名

日野 英逸

所属機関

統計数理研究所

所属部局

モデリング研究系

職名

教授

フリガナ

ヒノ ヒデイツ

ローマ字Hideitsu Hino

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
睡眠が大脳皮質にとって重要であるにも関わらず、睡眠が皮質ニューロンの発火にどの程度変化をもたらすかは、複雑な発火行動のためにまだ明らかではない。時間的クラスターを示す連続したランダムイベントをモデル化できるホークスプロセスモデリングを使用して、皮質ニューロンの発火を定量化した。反復発火の出現をホークスプロセスの「強度」に相当する発火強度と定義した。発火パター
ンは、発火強度の大きさ、発火強度の時間定数、および背景発火強度によって定量化できる。発火強度の大きさが高いほど、スパイクが続く可能性が高くなる。発火強度の時間定数が大きいほど、反復発火が長く続く。背景発火強度が高いほど、ニューロンがランダムに発火する可能性が高くなる。発火強度の大きさは発火強度の時間定数と反比例し、非 REM 睡眠は発火強度の大きさを増加させ、発火強度の時間定数を減少させるようにモデル化した。実データへモデルを当てはめることで、背景発
火強度は睡眠/覚醒状態によって影響を受けないことが分かった。この発見は、反復発火の確率が高いニューロンは反復発火期間が短いように皮質が組織されていることを示唆する。さらに、反復発火が非 REM 睡眠中に高周波数で短期間になるように順序付けられ、発火の規制されていない成分は皮質において睡眠/覚醒状態に依存しないことを示唆する。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）``Hawkes process modeling quantifies complicated firing behaviors of cortical neurons during sleep
and wakefulness,'' T Kanda, T Aritake, K Ohyama, KE Vogt, Y Makino, T McHugh, H Hino, S. Akaho,
N. Murata,
bioRxiv, 2023.07. 29.550297
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

上田 壮志

奈良県立医大医学部

助教

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究１

実施報告書

一般研究１
j その他／Others

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号
研究課題名（和名）研究課題名（英名）2023-ISMCRP-1020
抗がん剤治療患者における G-CSF 製剤の予防投与が感染症等の発現に及ぼす影響の検討
Examination of the effect of prophylactic administration of G-CSFpreparation on
the development of infectious diseases in patients treated with anticancer drugs
広計

フリガナ

ツバキ ヒロエ

ローマ字Hiroe Tsubaki

代表者氏名

椿

所属機関

統計数理研究所/The Institute of Statistical Mathematics

所属部局
職名

名誉教授/Professor emeritus Emeritus Professor

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要[目的]
今日のがん化学療法では、抗がん剤投与による白血球の一つである好中球の減少、それに伴う各種感染症の発症を予防するために、骨髄中の顆粒球系（特に好中球）の分化・増殖を促進する作用や好中球機能亢進作用を有する、顆粒球コロニー形成刺激因子（G-CSF：Granulocyte Colony Stimulating
Factor）を投与する場合がある。

一例として、成熟したリンパ球が悪性化した、悪性リンパ腫の一つである、びまん性大細胞型 B 細胞リン パ腫(DLBCL)の治療においても、標準療法の R-CHOP（リツキシマブ＋シクロホスファミド＋ドキソルビシン ＋ビンクリスチン＋プレドニゾロン）療法
後に、G-CSF を投与する場合がある。G-CSF 製剤を予防的に投与 された患者では、投与しない患者と比べて感染症の発現頻度が確実に減少するかについては、確定した知 見とまでは至っていない。
そこで、昨年度に引き続き G-CSF 製剤を投与した抗がん剤治療患者では、投与しない患者と比べて感染症の発現頻度が減少するかを検討する。
[研究計画]
近年、医薬品の有効性確認、安全性監視のために、医療情報データベースを活用した薬剤疫学的手法
による研究が世界的に活発化している。 医薬品の製造販売後調査は、製造販売後の調査及び試験の実施の基準に関する省令（GPSP 省令）に基づい て製薬企業において行われているが、改正 GPSP
省令が 2018 年 4 月より施行された。その中で、大規模な医療 情報データベースを利活用する製造販
売後データベース調査が明確に位置付けられ、大規模医療情報デー タベースを用いた薬剤疫学的手法には科学的合理性があることは広く認識されている。 メディカル・データ・ビジョン株式会社（MDV 社）においては、全国の急性期入院医療を対象とする病 院 440 施設から約 3606 万人の実患

者数(2021 年 6 月 1 日時点）より、入院、外来の診療データ（会計、DPC、血 液検査（一部の病院のみ））を収集して、大規模医療情報データベースを構築している。本研究は、 MDV 社より提供を受けた、匿名化されたデータを用いたリトロスペクティブ観察研究を産学共同で実施する。 データ
を統計解析することにより、G-CSF 予防投与により感染症の発現頻度が減少するかを検討する。 研
究資金は統計数理研究所に一般社団法人くすりの適正使用協議会から寄付された研究資金を一部活用
す る。なお、共同研究者のうち本務が製薬企業に属する者は、それぞれ所属する会社から給与を得ているが、 本共同研究は特定の会社の利益を意識した研究ではない。このため、本研究では一般社
団法人くすりの適 正使用協議会のメンバーとして共同研究の参画する。また、一般社団法人くすりの適正使用協議会は製薬会社からの会費により運営されている団体であるが、製薬会社の利益に沿って活動する団体でない。 2021 年度統計数理研究所倫理委員会において本産学共同研究は倫理審査に該当せずという判断がなされたので引き続き共同 研究を継続するものである。来年度はこれまでの学会発表に加えて、投稿論文論文をまとめる作業に入る。
[研究成果]
今年度、研究の実施方針として、【第 1 段階】記述研究、【第 2 段階】分析研究の 2 段階に分け、前者の目的を、①G-CSF 製剤がどれくらいの患者さんに使用されているかの把握（記述研究単体の目
的）、②分析研究の実施可能性の確認（分析研究を見据えての目的）とした。第 1 段階記述研究の仮説として、以下を設定した。発熱性好中球減少症（FN）等の発症リスクを有する患者に対して GCSF 製剤がより高頻度に使用されているとすれば、G-CSF 製剤の投与あり群の患者背景分布は GCSF 製剤の投与なし群と比べて相対的に重症に偏ると見込む。しかし、G-CSF 製剤の使用が臨床上一般的になっている状況から、G-CSF 製剤を使用する必要のない患者（FN 等の発症リスクの低い患者）でも臨床現場では使用されている可能性もあり、その場合は G-CSF 製剤の投与あり群/投与なし
群の患者背景分布に差がみられないかもしれない。この仮説に基づいて第 1 段階記述研究の結果を吟味することにより、臨床上の G-CSF 製剤の使用実態が推測でき、適正使用の必要性を論じることができるかもしれない。
上記の仮説に沿っての解析計画書を作成した。来期は、これに沿っての具体的なデータ解析に入る（解析担当者として、東京医科歯科大学の髙橋教授、安齋講師を研究参加者に加えた）。2023 年度は学会発表までには至らなかった。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

岡本 基

情報・システム研究機構 統計数理研究所

赤沢 学

明治薬科大学

大石 昌仁
岩田 晋平
長尾 治
植竹 弘一
五十嵐 繁樹俵木 登美子吉岡 大輔
小菅 典子
佐藤 あすか一般社団法人くすりの適正使用協議会（日本新薬株式会社）
一般社団法人くすりの適正使用協議会（塩野義製薬株式会社）
一般社団法人くすりの適正使用協議会（旭化成ファーマ
株式会社）
一般社団法人くすりの適正使用協議会（日本新薬株式会社）
一般社団法人くすりの適正使用協議会（田辺三菱製薬株
式会社）
一般社団法人くすりの適正使用協議会
一般社団法人くすりの適正使用協議会（マルホ株式会社）
一般社団法人くすりの適正使用協議会（Meiji Seika ファ
ルマ株式会社）
一般社団法人くすりの適正使用協議会（日本新薬株式会社）

役職名

主任 URA／特任准
教授
教授
一般
一般
一般
一般
一般
理事長
一般
一般
一般

髙橋 邦彦

東京医科歯科大学

教授

安齋 達彦

東京医科歯科大学

講師

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究１

実施報告書

一般研究１
c データ同化グループ／Data
Assimilation Group

主要研究分野分類

8

環 境 科 学 分 野 ／Environmental Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1021

研究課題名（和名） 確率台風モデルを用いた気候モデル評価手法の検討
研究課題名（英名）

Exploring an evaluation methodology for climate models using a probabilistic
typhoon model

代表者氏名

鈴木 香寿恵

所属機関

法政大学

所属部局

理工学部

職名

教務助手

フリガナ

ｽｽﾞｷ ｶｽﾞｴ

ローマ字Suzuki Kazue

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
研究概要と目的: 本研究は，全球気象モデルや領域気象モデルによって予測された将来気候における台風情報からモデル出力結果の評価を行うことを最終的な目標としている. これまで，将来気候変動下における台風の挙動について，確率情報を創出するために確率台風モデルを独自に開発してきた.
開発した確率台風モデルを用いた擬似温暖化実験を実施し，他の確率台風モデルと比較してもモデル
出力による台風経路の特徴をもった疑似経路の生成に成功している. 台風経路を生成するモデルにおいて，観測データを用いたパラメータフィッティングを行っているが，最適化されたパラメータを気候モデル自体の評価に用いることで，モデルの解像度や対象期間によらず，比較や分類がしやすい客観的指標としての活用方法について検討をする. そこで将来気候下における台風の挙動を捉えることで，気候モデルの出力結果に対する評価指標となりうることを検証した上で，これまで開発を行ってきた確率台風モデルをエンドユーザーが評価指標として活用することを目的とする.
成果: これまでの計算結果からエルニーニョ/ラニーニャ現象と台風経路の関連性について，確率台風モデルのパラメータの値と，そのパラメータ自身の解釈を検討した．V ベクトル(東西方向)に対するパラメータは，エルニーニョ時に北半球でより移動速度が増加するのに対し，南半球ではラニーニャ
時に移動速度が増加している．V ベクトル(南北方向)に対するパラメータは，ラニーニャ時に移動速度が増加傾向にあり，特に低緯度(緯度 0 度~10 度)と中高緯度(35 度以北)で顕著であった．結果をまとめると，中緯度(10 度-35 度)では SST の分布の影響はあまり受けず，特に風速の小さな領域(低緯度)とよりジェット気流が卓越する領域(35 度以北)では SST の変化に大きな影響を受けていた．ラニーニャ時に南北方向の速度が増加するのは，寒気が大陸側から張り出しやすくなり南北方向の温度勾配が強まることが要因の一つと考えられる．CMIP6 とよばれる各国で開発されている複数の気候モ
デルの出力値に対する台風トラッキングを実施したかったが，現状完了してない．各気候モデルに対する確率台風モデルのパラメータ値の比較をすることで，モデルの類似性や感度実験毎の応答についても評価が可能となるが，来年度に結果は持ち越しとなり報告ができないことが大変残念である．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

高橋 洋

東京都立大学助教

中野 慎也

統計数理研究所教授

北林 翔

東京都立大学

大学院生

杉浦 冬悟

東京都立大学

大学院生

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2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１

統計数理研究所内分野分類

c データ同化グループ／Data
Assimilation Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1022

研究課題名（和名） ランダムネットワークによるデータ駆動モデルのデータ同化
研究課題名（英名） Data assimilation for data-driven models based on random network models
代表者氏名

中野 直人

所属機関

明治大学

所属部局

大学院先端数理科学研究科

職名

特任准教授

フリガナ

ナカノ ナオト

ローマ字Naoto Nakano

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究は，ランダムネットワークによる機械学習手法に関して，時系列予測に効果的なネットワーク
構造を探索するためのデータ同化手法である．本手法における課題点は，学習性能とネットワーク構造の間の関係性を定量的に評価することが難しい点であった．これに対して，学習後の交差検証時にその誤差を下げるように結合係数を修正するデータ同化問題を構成し，検討する方策を検討することになった．また，ネットワークの重みを全て修正することは計算負荷が高いため，ネットワーク重みの従う確率分布のパラメータを修正する形式に変えるなどの代替案も模索した．データ同化モデルの構成の準備はできたが，数値的な検証が未達成である．本研究ではアンサンブル計算を行うことから， 統計科学スーパーコンピュータシステムを利用を検討していたため，再度利用可能となってから検証を進めたいと考えている．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
学会発表
Naoto Nakano, "Path integral approach to universal dynamics of reservoir computers", ANZIAM
Conference 2024, Hahndorf, Australia, 14th February 2024.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

中野 慎也

統計数理研究所

教授

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2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１

統計数理研究所内分野分類

d 調査科学グループ／Survey
Science Group

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1023

研究課題名（和名） 人工概念から問い直す福島県の未来に関する意識調査
研究課題名（英名）Survey on the Future of Fukushima Prefecture Reconsidered from the Perspectiveof the Concept of Artificiality
広計

フリガナ

ツバキ ヒロエ

ローマ字Hiroe Tsubaki

代表者氏名

椿

所属機関

情報・システム研究機構 統計数理研究所

所属部局
職名

名誉教授

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究課題は、共同研究者(渋谷)によって 2014 年度～2016 年度の科研費萌芽研究(「風評被害による販売ネットワークの崩壊予防とレジリエンス」：課題番号: 26590105)の成果を発展させることを企図したものである。海外でも福島原発事故の問題は関心が高く、OECD の調査報告書等もこれまでに公刊されている。国内でも風評被害の研究や復興庁などによる情報公開も行われてきた。ただし、昨今問題になっているのは、ALPS 水の処理や国際情勢の変化を踏まえた別種の「風評」の問題も起きている。これらは人工性を巡る不安を煽る情報操作(インターネット上の偽情報やフェイクニュース
を含む)による部分も大きい。こうした状況も考慮して、オンラインのデータに可能限り収集して統計解析を行い、実地におけるヒアリングや調査結果との比較検証を行うための基礎研究を進めた。
本研究計画の成果としては、新しい研究拠点で上記の目的を発展させていく素地を固めることが出来た。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
Shibuya,K (2023) An 'Artificial' Concept as the Opposite of Human Dignity, in Sikka,T (Ed.)Scienceand Technology Studies and Health Praxis: Genetic Science and New Digital Technologies, Bristol
University Press
https://researchmap.jp/kshibuya/
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時

場所
参加者数
その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

渋谷 和彦

Alma Mater Europaea University

Fellow

目次に戻る2023 年度
研究種別

一般研究１

実施報告書

一般研究１
i 数理最適化グループ／

統計数理研究所内分野分類

Mathematical

Optimization

2 情 報 科 学 分 野 ／ Information

主要研究分野分類

Science

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-1024

研究課題名（和名） Domain-Independent Dynamic Programming (DIDP) solver の大規模な並列化
研究課題名（英名）

Massive Parallelization of Domain-Independent Dynamic Programming (DIDP)
Solvers
フリガナ

シナノ ユウジ

ローマ字Yuji Shinano

代表者氏名

品野 勇治

所属機関

統計数理研究所

所属部局

統計的機械学習研究センター

職名

客員教授

所内受入教員

研究目的と成果（経緯）の概要
Domain-Independent Dynamic Programming (DIDP) は組合せ最適化のための枠組みであり、動的計画法モデルとして宣言的に定式化された問題を汎用ソルバによって解くことができる。本研究の目
的は、スーパコンピュータ上で動作する大規模な並列汎用 DIDP ソルバを開発し、組合せ最適化問題
を解くことである。特に、時間枠付き巡回セールスマン問題と Simple Assembly Line Balancing
Problem (SALBP-1) の二つの問題において、最適解が知られていないインスタンスを解くことを目指していた。申請期間中は、Message Passing Interface (MPI) を用いた並列 DIDP ソルバをプログラ
ミング言語 Rust によって開発した。また、統計数理研究所職員の協力のもと、Rust が統計数理研究
所のスーパーコンピュータで動作することを確認した。しかしながら、開発したソルバを統計数理研
究所のスーパーコンピュータで評価することはできなかった。これは、共同研究者が申請したアカウ
ントの情報が郵送されたものの、受け取ることができないまま 2024 年 1 月 31 日にシステムが稼働を停止してしまったためである。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
https://didp.ai
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数

その他

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

黒岩 稜

University of Toronto

Ph.D. Candidate

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一 般 研 究 ２

2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
a 予 測 制 御 グ ル ー プ ／Prediction and Control Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2001

研究課題名（和名） 生後発達過程における呼吸ニューロンタイプの変化とネットワーク構造の検証
研究課題名（英名）Development of inspiratory neuron types and neuronal network structure
generating spontaneous rhythm in neonatal mice

代表者氏名

尾家 慶彦

所属機関

兵庫医科大学

所属部局

医学部

職名

助教

所内受入教員三分一 史和フリガナ

オケ ヨシヒコ

ローマ字Yoshihiko Oke

研究目的と成果（経緯）の概要
哺乳類における周期的な呼吸活動は、生命維持に必須であり、延髄腹外側の preBötzinger Complex(preBötC)領域内に存在する呼吸ニューロンが自励的な同期活動をリズミカルに行うことで作られている。しかし、呼吸ニューロンが preBötC 内でどのようなネットワークを作っているのかについては、解明されていない。我々は、呼吸ニューロン間の結合性など機能的なニューロンネットワークの構造の解明を目指してこれまで共同研究を行ってきた。その研究過程において、呼吸ニューロン群を構成するニューロンタイプの比率が誕生後に変化していることを示唆する結果を得ていた。この結果
は、呼吸活動は誕生直後から始まるにも関わらず、preBötC 内の呼吸ニューロンネットワークは生後発達期でも発達していることを意味しており、新生児期の呼吸管理を考えるうえで重要な知見となる可能性を秘めている。本研究では、呼吸ニューロンネットワーク構造の生後早期での発達パターンの推定を目標として、呼吸ニューロンのタイプ別構成比の生後変化の定量評価と各発達段階での呼吸ニューロンネットワーク構造の推定を行った。
ニューロンタイプを同定するために、ニューロンタイプごとに異なる蛍光マーカータンパク質を発現する遺伝子組換えマウス（GlyT2-EGFP/GAD65-tdTomato ダブルトランスジェニックマウス）を本
研究では使用した。この遺伝子組換えマウスでは、Glycine Transporter2 陽性グリシン抑制性ニュー
ロンで EGFP、GAD65 陽性 GABA 抑制性ニューロンで tdTomato という蛍光タンパク質が発現している。そのため、グリシン抑制性ニューロン（EGFP のみ発現）・GABA 抑制性ニューロン
・（tdTomato のみ発現）
・GABA-Glycine cotransmitting ニューロン（両方の蛍光タンパク質を発現）
興奮性ニューロン（どちらの蛍光タンパク質も発現無し）の 4 種類のニューロンの分類が可能である。この遺伝子組換えマウスから preBötC を含む延髄スライス標本（呼吸スライス）を採取し、カル
シウムイメージング法を用いて、多数の呼吸ニューロンの活動を同時に記録した。カルシウムイメー

ジングを行う際には、組織深部まで蛍光像を観察するために二光子顕微鏡を使用した。また、呼吸ニューロンの自励的同期活動のタイミングを検出するために、preBötC の局所フィールド電位（Local
field potential: LFP）も同時に記録した。その後、それらの記録の時系列解析や統計数理学的な解析を行った。
前年度までの研究で、preBötC 内の呼吸ニューロンは、ニューロンタイプと活性化パターンの 2 点で生後早期に変化していることを発見し、国際雑誌で発表を行っていた（Oke et al. Sci. Rep. 2023）。呼吸ニューロンのタイプに注目した場合、生後 1 日齢から 10 齢までの間では、抑制性ニューロンの割合が減少し、興奮性ニューロンの割合が増加していた。また、呼吸ニューロンの活性化パターンについては、細胞内カルシウム濃度変動のパターンが preBötC 全体が作る呼吸リズム活動のパターン（LFP パターン）とよりよく同期するように生後 2 日齢以降で変化していた。これらの結果は、preBötC 内の呼吸ニューロンネットワークが生後早期に発達して強固になっていくことを示唆していると考えられる。そこで、生後早期発達過程における呼吸ニューロン間の結合性の変化を調べるために、多変量自己回帰(VAR)モデルで推定される因果性の評価方法について検討を行った。統計量の分布関数が理論的に定義されていない方法においても汎用的に用いることができる bootstrap 法がある
が、複数の方法が提案されており各々感度と特異度が異なる。そこで、人工的に因果性を設定したシミュレーションデータを用いて検出性能の評価を行い Entropy 誌に投稿・発表を行った（Miwakeichiand Andreas. Entropy. 2023）。
今後は、生後早期発達過程における呼吸ニューロン間の結合性の変化、そして抑制性ニューロンが呼吸リズム発生の際にどのような役割を果たしているのかを調査していく予定である。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）【論文・総説・解説等発表】(1) F. Miwakeichi and G. Andreas. Comparison of Bootstrap Methods for Estimating Causality inLinear Dynamic Systems: A Review, Entropy 2023, 25(7), 1070 (2023);
https://doi.org/10.3390/e25071070.
【学会発表】(1) 三分一史和, Andreas Galka, 尾家慶彦. ニューロン間の因果的結合性とネットワーク構造の推定.
第 62 回日本生体医工学会大会, 愛知 (2023).（オーガナイドセッション：生体信号計測・解釈研究の現在. 生体信号計測・解釈研究会主催）(2) Y. Oke, F. Miwakeichi, Y. Oku, J. Hirrlinger and S. Hülsmann. Early postnatal development of the
preBötzinger complex: cell types and synchronous-activity patterns of inspiratory neurons in mice
（PreBötzinger complex の生後早期発達： マウス吸息性ニューロンの細胞種ならびに同期活動パターン）. The 46th Annual Meeting of the Japan Neuroscience Society（第 46 回日本神経科学大会）,
仙台 (2023).
【シンポジウム・研究報告会等】(1) 尾家慶彦. 吸息中枢内の吸息ニューロン根とワークの生後早期発達（Early postnatal developmentof the inspiratory neuronal network in the preBötzinger complex）. 兵庫医科大学医学会 若手研究発
表会ポスターセッション・交流会, 兵庫医科大学, 兵庫, 日本 (2023)."
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数

テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

256,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

越久 仁敬

兵庫医科大学

主任教授

染谷 博司

東海大学

准教授

三分一 史和統計数理研究所

准教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2002

研究課題名（和名） ボンフェロニ曲線の同時信頼区間構成
研究課題名（英名） Construction of the simultaneous confidence bands for Bonferroni curve
代表者氏名

栗木 哲

所属機関

統計数理研究所

所属部局

統計基盤数理研究系

職名

教授

所内受入教員

栗木 哲

フリガナ

クリキ サトシ

ローマ字Satoshi Kuriki

研究目的と成果（経緯）の概要
ボンフェロニ曲線とは所得の不平等を図示するための曲線の一つである．その推定値は有限母集団からのサンプリングとして得られる点推定値 (x_i,y_i) を補間して得られる．研究参加者の Dong
Ziqing は，横軸 x_i と縦軸 y_i の簡便推定を提案している．本研究では (x_i,y_i) とその補完曲線であるボンフェロニ曲線の同時信頼区間を与えることを目的とした．具体的には，最初にボンフェロ
ニ曲線の背後にスカラパラメータ t を想定し，縦軸と縦軸のそれぞれに独立に t に対するガウス過程回帰を行い推定値 x(t), y(t) を求め，それぞれについてチューブ法・オイラー標数法による同時信
頼区間を構成した．次に t を消去してそれらを統合し，ボンフェロニ曲線に対する同時信頼区間を与えた．しかしながら実際は，ボンフェロニ曲線の補完の必要がないほどの多くの点推定値を得ることができ，本提案手法を用いる必要性が薄いことが判明した．現在は他のいろいろなノンパラメトリッ
ク回帰やスプライン曲線に対して提案手法が適用できないかを検討中である．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

0

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

Dong Ziqing

University of Neuchâtel

Graduate Student

目次に戻る2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
d 調査科学グループ／Survey
Science Group

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2003

研究課題名（和名） 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
研究課題名（英名） Study of the theory of anonymization methods for releasing various big data
代表者氏名

佐井 至道

所属機関

岡山商科大学

所属部局

経済学部

職名

教授

所内受入教員

間野 修平

フリガナ

サイ シドウローマ字Shido Sai

研究目的と成果（経緯）の概要（目的の概要）(A) 種々のデータに対する最適な秘匿方法と有用性の評価方法の研究
官庁の匿名データで用いられているような個々の非攪乱的な秘匿方法については理論がほぼ完成されたものの，それらの効果的な組み合わせの選択についてはまだ研究途中の段階である。全国消費実態調査の擬似ミクロデータでは初めて攪乱的な秘匿が用いられ，数年前から，本研究参加者によって攪乱的手法について様々な角度からの研究が行われており，理論の基礎部分が完成しつつある。データの有用性についても研究が進められているが，1 次元的な指標がほとんどで，より総合的・複合的な指標の開発が必要である。
これら研究途中の部分についてさらに研究を進め，理論を完成することを目的とする。
（成果の概要）キー変数にノイズを挿入した個票データに対するリスク評価方法や，最適なノイズの選択方法として，佐井によって多重寸法指標を用いる方法が複数提案されていたが，推定精度の観点から比較的大きな周辺セルを用いる方法が選択された。またノンパラメトリック最尤推定に関する問題が残されていたが，多重寸法指標の周辺部分である寸法指標を予め推定する方法が提案され，この種のデータに関しては問題はほぼ解決された。この結果については，主催した研究集会において，佐井の「ノイズが挿入されたデータのリスク評価における多重母集団寸法指標の推定精度の改善」で報告を行った。
星野によって，差分プライベートなデータの作成方法についての改善も引き続き図られている。
（目的の概要）(B) 種々のデータのリスク評価方法の研究
個票データのリスク評価では，ここ数年間も，リスク指標の一つである寸法指標の推定に用いられる Pitman モデルなどの確率分割モデルに関する本研究参加者の研究で大きな進展があった。これら

の研究を安定的に継続していくことが主目的の一つである。
ノイズの挿入などの攪乱的な秘匿が施された個票データでは真のリンク確率の期待値や差分プライ
バシーがリスク指標として用いられる。ここ数年，本研究参加者によって母集団を想定した推定方法が精力的に研究されており，その継続とともに新たな切り口での推定方法の提案も目的とする。また
非攪乱的と攪乱的な秘匿方法が混在するデータのリスク評価を，寸法指標を用いて同じ枠組みにまとめる方法についても研究が行われており，その完成も目的とする。達成されれば，各データに対してすべての秘匿方法からの最適な選択が可能となる。
また，長期時系列データ，階層的構造のデータ，データキューブなどについてのリスク評価の理論の確立も目的とする。
（成果の概要）星野，間野，佃，渋谷らによって，Pitman モデル，Ewens モデル，ディリクレ過程，ベル多項式，GEM 分布など，確率分割の理論と，その周辺の領域である分布論などについて，今年度も着実に研究が進められた。この点はこれまでと同様，本研究による最も貢献の大きい部分と考えられる。
一方，リスク評価に差分プライバシーを用いる方法についても，理論的な研究とともに海外での適用事例などについての共有が進められた。例えば前者については，研究集会において星野の「差分プ
ライベートなサンプリング再論」において理論的な提案がなされた。また後者については，寺田，伊藤によって「平成 27 年国勢調査の個票データに基づく差分プライバシー適用方式の比較検証」の報告が行われ，その中では差分プライバシーを国内のデータに対して応用する事例について紹介された.
（目的の概要）(C) 種々の形式の大規模データに対する秘匿方法とリスク評価方法の提案
公開が進められているオープンデータには，テキストデータや，データ同士の複雑なリンクも想定され，そのようなデータのリスク評価方法を考案することも目的の一つである。また画像データは医療分野でも CT や MRI などの大量のデータが保管されているが，公開が難しい究極の個人情報とも呼ばれている。そのようなデータの公開については，通常と異なる発想で解決策を模索する必要がある。
（成果の概要）海外のデータの公開方法などが引き続き調査されている。研究集会では伊藤によって「海外における公的統計と行政記録情報の利活用と秘匿措置に関する新たな動向」が報告され，本研究参加者以外
とも意見交換を行った。また高部からは「公的統計ミクロデータに関する教師あり学習に基づく統計
的マッチングの方法と応用」という報告がなされた。
2023 年 9 月の統計関連学会連合大会では，企画セッション「大規模データのプライバシー保護を目指した秘匿措置の展開可能性」を本研究参加の 3 名（伊藤，佐井，星野）でオーガナイズした。企業でプライバシー保護の研究を続けてきた研究者にもご講演いただくとともに，時間をかけて討論を行った。
（目的の概要）本研究では研究代表者・共同研究者が研究を分担して行うが，全員の共通認識の構築と相互の意見交換のために 2 回程度の研究会を開催する。また，幅広い意見や知識の収集のために，官庁や企業の研究者や実務者にも参加を呼びかけて，2023 年 12 月に統計数理研究所・セミナー室 1 を会場に，
Zoom によるオンラインも併用した研究集会を 2 日間の日程で開催する。研究成果については，統計関連学会連合大会や PSD などの国内外の学会，シンポジウムなどにおいて公表する。研究成果については Web 上でも随時公開していく。
（成果の概要）研究の成果については，2023 年 9 月に京都大学で開催された統計関連学会連合大会などの学会や各種シンポジウム，研究集会などにおいて報告を行うとともに，2023 年 12 月に主催した研究集会でも報告し，討論や意見交換を行った。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
以下は 2023 年度に発表（投稿中のものを含む）された論文の一部である。
佐井至道, 多重寸法指標を用いた個票データのリスク評価における精度の改善, 岡山商大論叢.（投稿中）Hirose, M. and Mano, S., Asymptotic UMVUE: Asymptotic Moments Matching the UMVUE under theEwens Sampling Formula, Calcutta Statistical Association Bulletin, 75, 197-219, 2023.
佃康司, 2 つのパラメータが大きいときの Ewens 抽出公式に対するポアソン近似に関する結果の紹介,
日本統計学会誌, 53, 205-225, 2023.

以下は 2023 年度の学会発表のうち，2023 年度統計関連学会連合大会での発表の一部である。
佐井至道, ノイズが挿入されたデータのリスク評価における多重母集団寸法指標の推定精度の改善.
村田磨理子, 伊藤伸介, 出島敬久, 公的統計ミクロデータにおけるデータリンケージに関する課題と展望.
加藤駿典, 伊藤伸介, 寺田雅之, 差分プライバシーに基づく攪乱的手法の適用可能性の検討－国勢調査
を例に－.
横溝秀始, 伊藤伸介, 事業所・企業系の公的統計を対象にした合成データの生成技法に関する検討－
経済センサスを例として－.
伊藤伸介, 海外における公的統計と行政記録情報の利活用と秘匿措置に関する新たな動向.
寺田雅之, 伊藤伸介, 平成 27 年国勢調査の個票データに基づく差分プライバシー適用方式の比較検証.
高部勲, データリンケージ・マッチングの手法を用いた公的統計ミクロデータの更なる活用可能性について.
丸山祐造, 竹村彰通, Non minimaxity of debiased shrinkage estimators.
佃康司, 松浦峻, Allometric extension モデルに対する高次元仮説検定とその応用.
本共同利用研究については
http://sai.in.coocan.jp/research/index.htmlにも記載している。

③に記載した研究集会の概要
本共同利用研究が主催，公的統計ミクロデータ研究コンソーシアムが共催の研究集会を対面形式で開催した。海外滞在中の一部の講演者はオンラインで参加した。研究集会には，この分野の研究者のみ
ならず，官庁の実務者や情報通信分野など他分野の研究者も参加し，研究の成果発表と意見交換が行われた。
以下は研究集会のプログラムである。
■ 12 月 7 日（木）■12:55～13:00

開会の挨拶■セッション 1-1 【一部オンライン併用】
座長： 佐井至道（岡山商科大学・経済学部）
13:00～13:40

千田浩司 （群馬大学・情報学部）データ合成技術評価委員会の活動について

13:40～14:20

伊藤伸介 （中央大学・経済学部）海外における公的統計ミクロデータと行政記録情報の提供状況と匿名化措置
14:20～15:00

佃康司 （九州大学・大学院数理学研究院）ゼロ修正ポアソン分布に関連する条件付き標本分布について■セッション 1-2
座長： 星野伸明（金沢大学・経済学経営学系）
15:10～15:50

佐井至道 （岡山商科大学・経済学部）個票データのリスク評価における多重母集団寸法指標の推定精度の改善
15:50～16:30

寺田雅之 （NTT ドコモ），伊藤伸介 （中央大学・経済学部）平成 27 年国勢調査の個票データに基づく差分プライバシーの適用実証について■ 12 月 8 日（金）■■セッション 2-1
座長： 間野修平（統計数理研究所・数理・推論研究系）
10:00～10:40

星野伸明 （金沢大学・経済学経営学系）差分プライベートなサンプリング再論

10:40～11:20

高部勲 （立正大学・データサイエンス学部）公的統計ミクロデータに関する教師

あり学習に基づく統計的マッチングの方法と応用
11:20～12:00

小野元 （サイバーセキュリティ研究所・セキュリティ基盤研究室），南和宏（統計数理研究所・データ科学研究系），日野英逸 （統計数理研究所・モデリング研究系）追跡調査における未知の知識を持つ収集者からの攻撃リスク評価■セッション 2-2

座長： 佐井至道（岡山商科大学・経済学部）
13:00～13:40

槙田直木 （総務省統計研究研修所）プライバシー強化技術 PETs に関わる政策的文書 及び 米国 2020 年人口センサスにおける差分プライバシー
13:40～14:20

三浦尭之 （NTT 社会情報研究所）差分プライベートに生成された合成データの品質評価について■セッション 2-3
座長： 星野伸明（金沢大学・経済学経営学系）
14:30～15:10

村上隆夫 （統計数理研究所・データ科学研究系）差分プライバシーを満たすグラ

フ統計解析
15:10～15:50

南和宏 （統計数理研究所・データ科学研究系）ランダムサンプリングによる差分

プライベートな度数表の検討
15:50～15:55

閉会の挨拶

"
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

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

日時

2023 年 12 月 7 日 12:55～16:30，12 月 8 日 10:00～15:55

場所

統計数理研究所・セミナー室 1

参加者数

22 名

その他

講演者数：12 名

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

268,000

特別研究費

19,000基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

間野 修平

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

星野 伸明

金沢大学

教授

渋谷 政昭

慶應義塾大学

名誉教授

伊藤 伸介

中央大学

教授

稲葉 由之

青山学院大学

教授

広島大学

教授

瀧

敦弘

佃

康司

九州大学

准教授

大和 元

鹿児島大学

名誉教授

丸山 祐造

神戸大学

教授

竹村 彰通

滋賀大学

学長

高部 勲

立正大学

教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
c データ同化グループ／Data
Assimilation Group

主要研究分野分類

4 物 理 科 学 分 野 ／ PhysicalScience

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2004

研究課題名（和名） 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
研究課題名（英名）Spatio-temporal estimation of oxygen ion density distribution in the ionospherebased on space-based imaging observation data

代表者氏名

中野 慎也

所属機関

統計数理研究所

所属部局

学際統計数理研究系

職名

教授

所内受入教員

中野 慎也

フリガナ

ナカノ シンヤ

ローマ字Nakano Shin'ya

研究目的と成果（経緯）の概要[研究目的]
地球の地上高度 100km 以上の領域は，電荷を持った粒子で構成される気体(プラズマ)と中性気体が混在しており，電離圏と呼ばれる．電離圏のプラズマは，磁気嵐などの磁気圏，電離圏現象に伴って大きく変動し，GPS などによる衛星測位の精度などにも無視できない影響を持つため，その刻々の変動を把握，予測する必要性が高まっている．電離圏プラズマを構成するイオン種は，比較的低い高度では酸素イオンが支配的となる一方，高高度では水素イオン，ヘリウムイオンが重要となる傾向がある
が，近年では高高度の物理過程において酸素イオンの振る舞いの重要性が指摘されるなど，イオン種ごとの空間構造に関する情報の必要性も高まっている．プラズマ密度を観測的に把握する手段として
は，地上電波観測などの他，測位衛星による全電子数観測のデータも利用できるがイオン種の違いを識別することはできない．
国際宇宙ステーションからの ISS-IMAP による撮像観測は，カメラからの限られた視野からの情報しか得られないという欠点はあるものの，ヘリウムイオンと酸素イオンの両方に関する情報が得られる
ため，イオン種ごとの振る舞いを解析する上で重要なデータの一つである．但し，酸素イオン観測データについては，これまで実際のイオン分布と観測との関係がうまくモデリングできておらず，十分に活用されていなかった．しかし，2022 年度までの我々の研究により，酸素イオン密度と ISS-IMAPの極端紫外光観測データとを対応づけるモデルを構築することができ，さらに ISS-IMAP のデータか
ら電離圏の酸素イオン密度分布を推定する手法も開発できたことにより，酸素イオン観測データの活用に目処が立った．本年度は，実際の事例に対して ISS-IMAP のデータに基づく酸素イオン分布の時
空間変動を推定して妥当な推定結果が得られることを確認し，推定結果に基づいて酸素イオン密度構
造の詳細な挙動を明らかにすることを目指して研究を進めた．

[研究成果]
本年度は，2012 年 12 月 26 日，27 日の観測事例について電離圏酸素イオン密度の推定を行い，さらに推定の信頼度を評価した．但し，酸素イオン密度を対数変換して推定を行ったために，ベイズ事後分布の標準偏差が推定される密度に依存するようになり，事後分布から直ちに不確かさを評価することが困難であることが分かった．対数変換は，酸素イオン密度の数桁以上の変化を考慮するために必要であるため，解像度行列の概念に基づいて観測の情報の寄与を評価し，推定の信頼度を評価することにした．推定の結果，地球の磁力線が水平になる緯度の両側に密度の山ができる赤道異常と呼ばれる構造が従来よりも高い解像度で得られ，さらにその構造が経度，あるいは時間によって大きく変化する様子が確認できた．電離圏酸素イオン密度分布の推定手法と結果，およびその結果の信頼度については論文にまとめ，発表した．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）[論文発表]
Shin’ya Nakano, Yuta Hozumi, Akinori Saito, Ichiro Yoshikawa, Atsushi Yamazaki, Kazuo Yoshioka, Go
Murakami: O+ density distribution in the nightside ionosphere reconstructed from ISS-IMAP/EUVI
data, Earth, Planets and Space, 76, doi: 10.1186/s40623-023-01947-9, 2024.
[学会発表]
Shin’ya Nakano, Yuta Hozumi, Akinori Saito, Ichiro Yoshikawa, Atsushi Yamazaki, Kazuo Yoshioka, Go
Murakami: Reconstruction of ionospheric oxygen ion density distribution from ISS-IMAP/EUVI data,
日本地球惑星科学連合 2024 年大会, May 2024 (ポスター発表予定).
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

0

特別研究費

50,000基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

齊藤 昭則

京都大学

准教授

穂積 裕太

Catholic University of America/NASA Goddard Space

Science Reseacher

Flight Center

目次に戻る2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

c データ同化グループ／Data
Assimilation Group

主要研究分野分類

8

環 境 科 学 分 野 ／Environmental Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2005

研究課題名（和名） 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
研究課題名（英名）Development of a particle filter for a storm-scale nonhydrostatic meteorological
model

代表者氏名

川畑 拓矢

所属機関

気象庁気象研究所

所属部局

気象観測研究部第 4 研究室

職名室長

所内受入教員

上野 玄太

フリガナ

カワバタ タクヤ

ローマ字Takuya KAWABATA

研究目的と成果（経緯）の概要
夏季の午後にしばしば発達する積乱雲の発生や強度を予測することはきわめて困難である。これは積乱雲の発生・発達過程および周辺環境場との関係がきわめて非線形であり、このため、積乱雲が、いつ、どこで、どのように発達するのか、時空間に大きな不確実性を持っているからである。本研究では、非線形・非ガウス分布を陽に表すデータ同化手法である粒子フィルタを用いて、雲解像非静力学
数値モデルと組み合わせたデータ同化システムを開発し、局地豪雨へ適用することを試みる。そして本システムによって算出される積乱雲内部の水物質やその環境場（水蒸気、気温場など）に関する非ガウス確率密度分布を用いて、積乱雲の発生・発達に関する不確実性がどこからもたらされるのかを明らかにすることを目的とする。
申請者ら(上野と川畑)は気象庁非静力学数値モデル（JMANHM）を用い、かつ観測誤差を動的に推定する粒子フィルタ（NHM-RPF）の開発を 2017 年より行っている。この NHM-RPF を局地豪雨
スケール（水平解像度 1～2km）に応用すると、積乱雲に関する非ガウス解析が可能になる。また観測誤差の動的な推定はフィルタの安定動作につながるものと期待される。本研究においては、世界で初めて PF を局地豪雨スケールに適用し、積乱雲内部や周辺において大きくなっているものと考えられる非線形性や非ガウス性について調査を行う。
2023 年度は非ガウス性をもたらす線状降水帯に対して、気象のみならず水文モデルと結合して、その確率を求め、精度を検証した。その結果、大河川においては現実的な確率値を算出できる一方、中小河川では難しいことが分かった。これは予測された線状降水帯のわずかな位置ずれに起因しており、確率分布形状としては非ガウスとなりやすいことが予想される。今後、確認していきたい。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
Takuya KAWABATA, Tsutao OIZUMI, Ping-Yin Wu, Le Duc, Kazuo SAITO, 2023: The impact-basedforecasting with a large-ensemble DA, The 9th International Symposium on Data Assimilation
川畑拓矢, 2023: 大アンサンブルシミュレーションによる線状降水帯と洪水の確率予測, 日本気象学会
関西支部夏季大学
川畑拓矢, 大泉伝, 呉品穎, Le Duc, 2023: 大アンサンブルによる Impact-based forecasting, 2023 年度
日本気象学会春季大会
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

7,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

上野 玄太

情報・システム研究機構 統計数理研究

教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

a 予 測 制 御 グ ル ー プ ／Prediction and Control Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2006

研究課題名（和名） アルツハイマー病における海⾺ガンマオシレーションへの影響
研究課題名（英名） Investigating a hippocampal gamma oscillation in Alzheimer's disease.
フリガナ

キムラ リョウイチ

ローマ字Ryoichi Kimura

代表者氏名

木村 良一

所属機関

山陽小野田市立山口東京理科大学

所属部局

共通教育センター

職名

准教授

所内受入教員三分一 史和

研究目的と成果（経緯）の概要
実験担当がアルツハイマー病モデルマウスである 5XFAD マウスの動物実験を行い、その情報を用いてデータ解析担当が貴研究所において統計学的な研究を行う計画であった。3 年計画の最終年度の本
年は、それらの現象を確認するための以下の実験を行う予定であった。
マウス海馬-大脳皮質スライス標本を用いたガンマオシレーション計測（電気生理：山口東京理科大
学、東京大学付属牧場研究棟）
研究代表者である木村の持つ電気生理学的手法を用いて、海馬ＣＡ１エリアのシェファー側枝に短い
高頻度刺激（100 Hz, 20 ms）を与えることで、海馬出力信号にガンマオシレーションを発生させ、その信号を詳細に観測する予定であった。しかし顕微鏡のステージを手作りすることになり、計測まで至らなかった。
逆にマウス生理行動実験は、京大学付属牧場研究棟（計測）、大阪大学豊中キャンパス（プログラム
作成・解析）にて滞りなく実施され、解析が進んでいる。
これらの実験に基づき、データ解析担当は、時系列解析の手法により神経細胞間もしくは脳部位間の因果的結合性を調べるための統計モデルを構築を目指した。5XFAD マウスと野生型マウスの定量的な比較により、アルツハイマー病発症メカニズムとガンマオシレーションとの関連を明らかにすることを目標として、引き続き研究を発展させている。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
論文発表
１．アルツハイマー病新薬開発と脳内アミリン研究 BIO Clinica「BIOLOGY TOPICS」 2024/04
39 4 75 ～ 77
学会発表
１．アルバータ大学との国際共同研究、その後その先 口頭発表（招待・特別） 第 9 回生命科学研

究会 2023/11/18
２．Extracellular vesicles enriched in amylin receptors improve amyloid beta-induced reductions inhippocampal synaptic plasticity. ポスター発表 北米神経学会、Neuroscience 2023 2023/11
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

289,000

特別研究費

119,000

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

吉見 陽児

山陽小野田市立山口東京理科大学

講師

伊藤 公一

東京大学

特任准教授

山澤 徳志子

東京慈恵会医科大学

教授

三分一 史和情報・システム研究機構 統計数理研究所

准教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２
a

統計数理研究所内分野分類

予測制御グループ／

Prediction and Control Group

4 物 理 科 学 分 野 ／ Physical

主要研究分野分類

Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2007

研究課題名（和名） データ科学による大規模自由度システムの縮約手法の構築
研究課題名（英名）

Establishment of reduction methods for systems with large degrees of freemod bystatistical approaches

代表者氏名

佐々木 真

所属機関

日本大学

所属部局

生産工学部

職名

准教授

所内受入教員三分一 史和フリガナ

ササキ マコト

ローマ字Makoto Sasaki

研究目的と成果（経緯）の概要
核融合プラズマでは、中心温度が数億度にまで達する超高温プラズマを数メートルの容器内に閉じ込めるため、強い温度勾配が存在する。その勾配によって乱流が発達し、プラズマの輸送を支配している。乱流の非線形発展によってプラズマの特性が左右されるため、その理解は喫緊の課題となっている。乱流は非線形的に突発的に大振幅波動を励起したり、定常的な巨視構造を生み出す。そのような過程をフーリエ分解に基づく解析を行うと多くの自由度が出てしまい、詳細な相互作用の理解が困難となる。そこで本研究では、特異値分解に着目し、少数自由度への分解を試みている。本年度は、密度やポテンシャルの揺動についての多重場特異値分解を提案し、輸送解析への道筋を立てた。さらに、三分一博士と協力し、データのみからモード間の因果関係を抽出する方法の提案を立てた。その他、突発輸送の詳細解析や、モード分解後のクラスタリング、乱流シミュレーションへの適用に波及した。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
M. Sasaki, N. Kasuya, Y. Kawachi, T. Kobayashi, T. Nishizawa, H. Arakawa, T. Yamada, A. Fujisawa
Nonlinear simulation of resistive drift waves in cylindrical magnetized plasmas in the presence ofsymmetry breaking particle source, Physics of Plasmas, 30, 082302 (2023).
■ 佐々木真データ駆動科学的手法を用いた非平衡開放系における時空間ダイナミクス研究
九州大学応用力学研究所リアムフォーラム ：招待講演、2023.6.8■ M. Sasaki
Roles of phase space dynamics related to zonal flows in magnetically confined plasmas

AAPPS-DPP 2023, Nov., Nagoya (2023)

invited■ 佐々木真「波動運動論と乱流構造形成」
第 26 回若手科学者によるプラズマ研究会（那珂研）, 2024 年 2 月 29 日（招待講演）
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

115,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

古田原 拓実日本大学

修士 1 年

三分一史和

統計数理研究所

准教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２
b 複雑構造モデリンググルー

統計数理研究所内分野分類

プ／Complex System Modeling4 物 理 科 学 分 野 ／ Physical

主要研究分野分類

Science

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2008

研究課題名（和名） 動画像データからの物理モデル推定
研究課題名（英名） Physical model estimation from video data
フリガナ

モトタケ ヨウイチ

ローマ字Yoh-ichi Mototake

代表者氏名

本武 陽一

所属機関

一橋大学

所属部局

大学院ソーシャル・データサイエンス研究科

職名

准教授

所内受入教員

福水 健次

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究では、深層ニューラルネットワークなどの機械学習モデルを用いて、動画像データから直接的に物理モデルを推定する手法開発を研究の対象としている。機械学習による物理モデリング手法では、しばしば位置と運動量で構成される位相空間上のデータが与えられる。一方、本研究で対象とするような動画像データからの物理モデル学習を考える場合、位置と運動量は明示的には与えられず、それらを動画像中のオブジェクトの位置や速度から抽出する必要がある。これは、動画像データから物理モデルを推定するには、特徴量抽出問題と物理モデル推定問題という二つの問題を解決する必要があることを意味する。このような二つのタスクを、一つのニューラルネットワークなどで同時にモデル化するようなことを考える場合、適切に制約を加えない限り予測はできるが機械学習がモデル化した物理モデルが真のモデルから乖離するような問題がよく生じる。本研究の具体的な目的は、そのような問題に対処しつつ動画像データから物理モデル推定を実現する手法開発へ向けた基盤技術を開発することである。この目的へ向けて、今年度は動画像データから位相空間のように運動を適切に記述する基底抽出枠組みの開発と、位相空間中の力学系の時系列データが与えられた元で、適切な物理モデルを推定する枠組み開発を実施した。
基底抽出枠組みの開発では、受け入れ教員の福水教授の助言の元、位相的データ解析を用いた磁区構造形成過程の分析を実施し、位相的特徴量空間が磁区構造形成過程を表現する良い空間を構成できることを確認し、論文投稿を実施した[1]。
位相空間中の時系列データが与えられた元で適切な物理モデルを推定する枠組み開発では、乱流渦のダイナミクスを縮約した波動運動論的方程式中のハミルトニアン関数の推定枠組みの開発を実施した。ハミルトニアン推定に際して、与えられた波動運動論的方程式の制約の元では、解が位置に定まらないという問題が見出されたため、この不定性の程度を評価した上で、解を一意に定める制約を設定して、ハミルトニアンの推定を実現した。この内容についても、論文投稿へ向けて準備中である[2]。
２０２４年度に採択された後継課題である一般研究１「動画像データからの物理モデル推定」では引き続き、これらの手法の発展研究を実施していく予定である。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）[1] Yoh-ichi Mototake, Masaichiro Mizumaki, Kazue Kudo, Kenji Fukumizu, "Procedure to Reveal the
Mechanism of Pattern Formation Process by Topological Data Analysis," (in submit).
[2] Yoh-ichi Mototake, Makoto Sasaki, "Data-driven estimation of Hamiltonian in wave kinetic theory,"(in preparation).
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

7,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

福水 健次

統計数理研究所

教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

a 予 測 制 御 グ ル ー プ ／Prediction and Control Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2009

研究課題名（和名） 統計数理研究所関連統計プログラムの公開および改良研究課題名（英名） Releasing and improving statistical programs developed in the ISM
代表者氏名

中野 純司

所属機関

中央大学

所属部局

国際経営学部

職名

教授

所内受入教員

川崎 能典

フリガナ

ナカノ ジュンジ

ローマ字Nakano Junji

研究目的と成果（経緯）の概要
統計数理研究所では多くの統計プログラムが開発・公開されてきた。それらは開発者が研究所から離れたあとも、主として統計科学技術センターに関係する教員などにより、改良・維持されてきた。ただそれらのプログラムの多くは Fortran 言語で書かれており、現在ではもはや利用しやすいとは言えない。そのため、申請者らによりそれらを統計解析ソフトウェアＲから利用出来るようにして、いく
つかの R のパッケージとして CRAN 上で一般公開した。これにより統計コミュニティにおいてかな
りの便宜が図られたと考えている。また最近では公開方法として Web の利用が一般的になっており、Ｒにおいても Shiny を用いることで Web 化が比較的容易に実現可能である。本共同研究研究では、R のパッケージを維持・改良し、さらに Shiny を利用してプログラム公開、またその機能を追加し、実際に提供することを目的とする。
本年度もこれまで公開しているソフトウェアの改良・維持を行った。また、英語による shiny の統計
教育用プログラムの翻訳を試み、試験的に公開している。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
https://jasp.ism.ac.jp/ism/timsac/
https://jasp.ism.ac.jp/ism/TSSS/
https://jasp.ism.ac.jp/ism/catdap/
https://jasp.ism.ac.jp/RS-Decomp/https://jasp.ism.ac.jp/RS-Catdap/
https://jasp.ism.ac.jp/LongestRun/
https://jasp.ism.ac.jp/LCO_CI_Generator/
https://jasp.ism.ac.jp/3d_regression/
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数

テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

3,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

佐藤 整尚

東京大学

准教授

川崎 能典

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

h 学 習 推 論 グ ル ー プ ／Learning and Inference Group

主要研究分野分類

1 統計数学分野／Statistical
Mathematics

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2010

研究課題名（和名） 最適輸送を用いる因果推論
研究課題名（英名） Optimal transport for causal inference
フリガナ

レイ タン タム

ローマ字Tam Le

代表者氏名

Le Thanh Tam

所属機関

The Institute of Statistical Mathematics

所属部局

Department of Statistical Inference and Mathematics

職名

Assistant Professor

所内受入教員

Tam Le

研究目的と成果（経緯）の概要
In the project, we tackle the counterfactual distribution estimation for multivariate causal model. In
particular, we consider the classical difference-in-difference design with multiple quantities of interests(i.e., outcome). We have developed a scable approach for such multivariate causal model. Our work is
accepted at the Conference on Causal Learning and Reasoning (CLeaR), 2024 which is an emerging
conference in causal inference.
The research direction of leveraging optimal transport appoarch for problems in causal inference ispromising, we hope to push this direction and our collaboration further.
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
Scalable Counterfactual Distribution Estimation in Multivariate Causal Models
Conference on Causal Learning and Reasoning (CLeaR), 2024. (accepted)
Thong Pham (Shiga University), Shohei Shimizu (Shiga University), Hideitsu Hino (ISM), Tam Le(ISM).
+ ArXiv version: https://arxiv.org/pdf/2311.00927.pdf+ Python code for our paper: https://github.com/thongphamthe/scalable-counterfactual研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

77,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

Pham The Thong

滋賀大学

Associate Professor

目次に戻る2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
f 構 造 探 索 グ ル ー プ ／Structure Exploration Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2011

研究課題名（和名） クローナル植物におけるクローン成長過程とラメット分布の時空間解析
研究課題名（英名）Spatio-temporal analysis of clonal growth process and ramet distribution in clonal
plants代表者氏名

荒木 希和子

所属機関

滋賀県立大学

所属部局

環境科学研究院

職名

講師

所内受入教員島谷 健一郎フリガナ

アラキ キワコ

ローマ字Kiwako S. Araki

研究目的と成果（経緯）の概要
クローナル植物は匍匐枝や地下茎などのクローン成長器官を発達させて、その先端に新たなラメット（株）を形成する。このラメット生産様式はクローン成長（クローン繁殖）とよばれ、クローナル植物は繰り返しクローン成長を行うことで空間を占有し、周囲に広がっていく。本研究では、クローナ
ル植物のラメットを対象に、地上部の経年追跡調査データと空間位置情報、および地下茎の伸長角度、クローン成長頻度と連結ラメットの記録から、個体群動態の解析と分散パターンの空間解析を行う統計手法を構築し、クローナル植物を含めた固着性クローン生物の生活史の理解につなげることを目指している。
本年度は、異なるクローン成長を示すスズラン（Convallaria keiskei）とコンロンソウ（Cardamine
leucantha）について、地下茎の伸長パターンの特徴を調べた。先端のラメットからクローン成長を行うスズランでは、複数のラメットが地下茎で連結しているクローン断片ごとに、ラメットペア間および断片全体での伸長角度を解析した。その結果、新しいラメットは 0～360 度のあらゆる方向に出現する一方で、断片が伸長する角度は±40 度以内のものが多かった。このことから個々のラメットは少しずつ場所を変えながら配置されるものの、数メートル規模では直線的に広がっていくことがわかった。また、年によって伸長しやすい方向がある傾向もみられた。そして、個体群レベルで捉えると、断片はあらゆる方向に伸長して交錯し合うため、複雑なクローン世知用のプロセスの帰結として個体群構造が形成されていると推測される。親ラメットの周囲に数本の地下茎を伸長させるコンロンソウ
では、最も長い地下茎に対して 30～60 度の方向に残りの地下茎を伸長させる傾向がみられた。また、生存する地下茎と枯死する地下茎の間で伸長角度の違いは確認されなかったが、栽培条件では土壌による生存率が異なっていた。ゆえに野外では特定の環境の場所にラメットが配置されていると考えられた。今後はこれらの違いと規則性を検証し、分布を再現するためのパラメータの設定と定式化

を進める必要がある。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

140,000

特別研究費

35,000基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

島谷 健一郎

情報・システム研究機構 統計数理研究所

准教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
e 計量 科学グ ループ ／Metric
Science Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号
研究課題名（和名）研究課題名（英名）2023-ISMCRP-2012
メタアナリシスにおけるブートストラップ法を用いた外れ値検出と影響力解析のための計算パッケージの開発
Development of computational package for outlier detection and influence
analysis of meta-analysis using bootstrap

代表者氏名

野間 久史

所属機関

統計数理研究所

所属部局

データ科学研究系

職名

教授

所内受入教員

野間 久史

フリガナ

ノマ ヒサシローマ字Hisashi Noma

研究目的と成果（経緯）の概要
メタアナリシスは、過去に行われた調査・実験研究から得られたエビデンスを統合し、総合的な知見を得るための研究手法である。医学・心理学・社会学・教育学など、さまざまな分野において広く用
いられており、現代科学研究における重要な方法論であることは、既に広く知られている。その中でも、正確なエビデンスの評価を行うための基盤となる統計解析の方法の果たす役割は大きく、近年に至っても、種々の方法論の高度化・精緻化が進められており、現在進行形で活発な発展を遂げている。 この中でも、外れ値の検出やその影響力の評価は、研究の主要な結論に影響を及ぼし得る重要な問題として、この領域において権威のある指針を系統的にまとめたコクランハンドブックでも、慎重な評価が行われなくてはいけないものと明示されている。しかしながら、現状では、R や Stata な
どの統計パッケージでも、外れ値の影響力を定量的に評価するための汎用的な計算モジュールは十分に整備されておらず、国際一流誌に掲載されるような研究論文でも、「グラフから視覚的に読み取る」「信頼区間の重複を評価する」などの ad hoc な評価が行われているものが多い。特に、統計的な誤差を定量的に評価して、閾値を定めるための方法が実装されたものは皆無である。 申請者の研究グループでは、近年、ブートストラップ法を用いた誤差の評価方法を開発し、ネットワークメタアナ
リシスなどに応用した研究成果を発表しており（Noma, H., Gosho, M. et al. Research Synthesis、その豊富な計算プログラムのリソースを所有している。本研究では、汎用
Methods 11(6): 891-902）
的な統計言語である R において、これらの手法を非統計家にも扱いやすい汎用的な計算パッケージとして実装し、将来的に標準的な手法として広く用いられるものとすることをめざして、CRAN（https://cran.r-project.org/）および国際学術誌において公表することを目的とした。
2023 年度までの研究により、計算パッケージの開発に成功し、CRAN への登録を行った。現在、そのソフトウェア論文を執筆中であり、来年度中には、国際学術誌への投稿を完了することができるものと思われる。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）なし。
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

7,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

五所 正彦

筑波大学

教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

e 計量 科学グ ループ ／Metric
Science Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2013

研究課題名（和名） 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研究課題名（英名） Iterated cross-validation for developing multivariable clinical prediction model
代表者氏名

野間 久史

所属機関

統計数理研究所

所属部局

データ科学研究系

職名

教授

所内受入教員

野間 久史

フリガナ

ノマ ヒサシローマ字Hisashi Noma

研究目的と成果（経緯）の概要
臨床医学研究において、診断・予後予測は、治療法の開発と並んで、重要な研究テーマのひとつの柱である。折しも、人工知能・機械学習の技術の振興により、高度なデータ解析の技術が、実臨床に革新をもたらす時代を迎えており、その方法論の科学的妥当性の担保は、極めて重要な問題となっている。2015 年に、その指針をまとめたガイドラインとして、TRIPOD 声明が公表され、当該領域の研究方法の国際スタンダードとなっている。 このガイドラインの中で、多変量臨床予測モデルの性能を評価するための判別・較正指標の推定においては、過大推定のバイアス（”optimism” と一般的にいわれる）を調整することが必須とされており、近年、一流医学誌に公表される論文では、原則として、Harrell のバイアス補正法などを用いた解析が、事実上、必須となっている。一方で、古くから使われているクロスバリデーション法も、ひとつの選択肢として長らく使用されているが、データセッ
トの分割によるランダム誤差によって、極端な分析結果がたまたま報告されてしまうという前例が、
近年、臨床医学のトップジャーナルなどで問題に取り上げられている。その問題を解決するために、複数組のデータセットの分割に基づくクロスバリデーションの結果を平均化するという、反復クロス
バリデーション法（iterated cross-validation) が、インフォーマルに議論されているが、これらの手法の体系化とその有効性の評価は未だ行われていない。本研究では、判別・較正指標の推定と信頼区間の構成のための方法の反復クロスバリデーション法の分析手法を系統的に開発し、また、シミュレ
ーション実験と事例データの分析を通じて、その有用性の評価を行った。その成果を、研究論文としてまとめ、現在、国際学術誌において、査読を受けている。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）なし。
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

7,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

五所 正彦

筑波大学

教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２
b 複雑構造モデリンググルー

統計数理研究所内分野分類

プ／Complex System Modeling2 情 報 科 学 分 野 ／ Information

主要研究分野分類

Science

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2014

研究課題名（和名） 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
研究課題名（英名） Multivariate data analysis methods for complex structured data
代表者氏名

宿久 洋

所属機関

同志社大学

所属部局

文化情報学部

職名

教授

所内受入教員清水信夫

フリガナ

ヤドヒサ ヒロシ

ローマ字Hiroshi Yadohisa

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究では，複雑多変量データを分析するための既存手法の特徴づけ，および新たな手法の開発を行なっている．複雑多変量データとは，欠測や異常値が存在するデータや量的データと質的データの混在するデータ，多相多元データ，これらが複合したデータなどの複雑な多変量データなどの総称である．これらのデータに対して従来の手法の適用は困難である場合や，情報の損失や誤った解釈を招く恐れがある．本研究では，次のような次のような状況に着目して研究を行った．
(1) データの欠測や異常値を多く含む状況(2) 量的データと質的データが混在している状況(3) 多相多元データとして得られている状況(4) (1)から(3)のうち複数のものを含むような状況(1)のデータに対して，ノイズ(欠測や異常値)を何も処理せずに従来の手法を適用すると，誤った結果が得られてしまうことがある．しかし，単純にノイズとなりうるデータを除去するだけでは分析結果にバイアスが生ずる恐れがある．さらに，ノイズのメカニズムの特定を行うことができない．(2)のデータに対して，全ての変量を量的とする多変量解析法を適用しては，不適切な分析結果を与えてしまう場合がある．(3)のデータに対して，データの分割や圧縮によって，従来の手法で適用を可能な形に変換することは可能であるが，データが表現している状況や，交互作用などの情報を失ってしま
うことがある．
本研究では，(1)から(4)で挙げたデータの特性に応じた分析手法について発生しうる問題点の整理やこれに関連する従来の手法の共通点・相違点を，分析手法における制約という面から整理した．また，整理された共通点を保持しながら，既存手法の問題点を解決する方法を開発した．同時に，得られた複雑多変量データに対して提案手法および，既存手法を適用し，得られた結果の差異について考察した．
本年度は，情報交換と成果報告を目的とした研究会を実施した．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）"＜論文発表＞[1] Takasawa, I., Tanioka, K. and Yadohisa, H. (2023): Clustered sparse structural equation modelingfor heterogeneous data, Journal of Classification, 40(3), 588-613. DOI: 10.1007/s00357-023-09449-9[2] 加藤秀佳，岡部格明，北野道春，宿久洋 (2023): 日本語文法誤り訂正における事前学習済みモデルを用いたデータ増強, 人工知能学会論文誌, 38(4) A-L41_1-10. DOI:
https://doi.org/10.1527/tjsai.38-4_A-L41[3] 三浦海人, 浦上新太, 宿久洋 (2023): サッカーにおける選手のプレースタイル間の相性の定量化,
計算機統計学, 36(1), 45-59. DOI: https://doi.org/10.20551/jscswabun.36.1_45[4] Yuki, S., Tanioka, K. and Yadohisa, H. (2023): Estimation and visualization of heterogeneous
treatment effects for multiple outcomes, Statistics in Medicine, 42(5), 693-715. DOI:
10.1002/sim.9638＜国際会議 発表＞
[1] Noguchi, T., Shoji, T., Sakai, T. and Yadohisa, H. (2023): Clusterwise Geographically Weighted
Regression for Spatial Heterogeneous Data, The 12th conference of the Asian Regional Section of theInternational Association for Statistical Computing (IASC-ARS 2023), Macquarie University, NSW,
Australia.
[2] Okabe, M. and Yadohisa, H. (2023): Supervised dimensionality reduction method using ordinalcompatibility for RNA-seq data, The 12th conference of the Asian Regional Section of the International
Association for Statistical Computing (IASC-ARS 2023), Macquarie University, NSW, Australia.
[3] Yoshikawa, J. Okabe, M. and Yadohisa, H. (2023): Supervised Non-Negative Matrix Factorization
Considering Local Structure for Multi-View Data, The 12th conference of the Asian Regional Sectionof the International Association for Statistical Computing (IASC-ARS 2023), Macquarie University,
NSW, Australia.
[4] Shoji, T., Tsuchida, J. and Yadohisa, H. (2023): Adaptive Group Lasso for Doubly Robust
Estimation of Quantile Treatment Effect, The 12th conference of the Asian Regional Section of theInternational Association for Statistical Computing (IASC-ARS 2023), Macquarie University, NSW,
Australia.
[5] Tsuchida, J. and Yadohisa, H. (2023): Asymmetric multidimensional scaling using quantile norm,
The 8th Japanese-German Symposium on Classification (JGSC2023), Hokkaido University, Sapporo,
Japan.
[6] Kobayashi, H., Okabe, M. and Yadohisa, H. (2023): Dimensionality reduction for multi-omics datausing the Freeman-Tukey transformation, 25th International Conference on Computational Statistics(COMPSTAT 2023), University of London, London, UK.
[7] Hieda, R., Yuki, S., Tanioka, K. and Yadohisa, H. (2023): Estimation of treatment effects based on
robust sparse reduced-rank regression, 25th International Conference on Computational Statistics

(COMPSTAT 2023), University of London, London, UK.
[8] Tanioka, K. and Yadohisa, H. (2023): Asymmetric cluster difference scaling based on hill-climbing
model, 25th International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT 2023), University of
London, London, UK.
[9] Hiraishi, M., Wan, K., Tanioka, K., Yadohisa, H. and Shimokawa, T. (2023): Causal rule ensemble
method considering the main effect in heterogeneous treatment effect, 64th ISI World Statistics
Congress, Ottawa, Canada.
[10] Okabe, M. and Yadohisa, H. (2023): Dimensionality reduction using the ordered label for
trajectory inference, 64th ISI World Statistics Congress, Ottawa, Canada.
[11] Yuki, S., Tanioka, K. and Yadohisa, H. (2023): Estimation of treatment effects for multiple
outcomes by using pliable Lasso, 64th ISI World Statistics Congress, Ottawa, Canada.
[12] Sakai, T., Tsuchida, J. and Yadohisa, H. (2023): Bayesian geographically weighted regression withfused Lasso penalty, Joint conference of Data Science, Statistics & Visualisation and the European
Conference on Data Analysis, University of Antwerp, Belgium.
[13] Shoji, T., Tsuchida, J. and Yadohisa, H. (2023): Performance evaluation of doubly robust
estimators of quantile treatment effects on model misspecification, Joint conference of Data Science,
Statistics & Visualisation and the European Conference on Data Analysis, University of Antwerp,
Belgium.
[14] Tsubotani, K., Tsuchida, J. and Yadohisa, H. (2023): Constructing of quasi-instrumental variables
based on sufficient dimension reduction, Joint conference of Data Science, Statistics & Visualisationand the European Conference on Data Analysis, University of Antwerp, Belgium."
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

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会

日時2024/3/15

場所

統計数理研究所

参加者数

15

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

513,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

阿部 寛康

和歌山県立医科大学

講師

大田 靖

桃山学院大学教授

高岸 茉莉子

岡山大学

講師

山本 倫生

大阪大学

准教授

谷岡 健資

同志社大学

助教

土田 潤

京都女子大学

講師

寺田 吉壱

大阪大学

准教授

山下 直人

関西大学

准教授

分寺 杏介

神戸大学

准教授

岡田 謙介

東京大学

准教授

岡部 格明

同志社大学

大学院生

平石 麻友

同志社大学

大学院生

柚木 慎太郎

同志社大学

大学院生

嶋田 直也

大阪大学

大学院生

塩飽 大基

岡山大学

大学院生

竹下 和慶

大阪大学

大学院生

Xin Guan

大阪大学

大学院生

土田 高太朗

東京大学

大学院生

東口 琳妃

東京大学

大学院生

福島 健太郎

東京大学

大学院生

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

h 学 習 推 論 グ ル ー プ ／Learning and Inference Group

主要研究分野分類

2 情 報 科 学 分 野 ／ Information
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2015

研究課題名（和名） 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
研究課題名（英名） Statistical approach for uncertainty in mathematical algorithms
代表者氏名

照井 章

所属機関

筑波大学

所属部局

数理物質系

職名

准教授

所内受入教員逸見昌之

フリガナ

テルイ アキラローマ字TERUI Akira

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究では、理工学における諸問題に対する計算やアルゴリズムの実行において、アルゴリズムの入力値や、アルゴリズムに与えるべき設計パラメータが不確実性を伴う場合に対し、既知の入力デー
タを有効に活用した統計的手法を検討し、アルゴリズムの入力データやパラメータの不確実性に対応したパラメータの設定の手法やその活用について検討を行うことを目的としている。
本年度は、共同研究参加者による研究会が開催され、研究課題に関するこれまでの各自の研究成果の報告をもとに議論を行った。
照井からは、ロボットアーム制御系の逆運動学問題の解法に関して、包括的グレブナー基底系に基づく 1 階述語論理式の限量子消去を用いた解法と軌道計画への拡張が報告された。
高橋からは、災害・事故に起因する化学物質リスクを迅速に予測するための統合ソフトウェアの開発が報告された。
逸見からは、統計学への応用を主眼とする無限次元情報幾何の理論が紹介され、同分野の研究動向や応用などについて議論を行った。
外部参加者の石坂敢也氏からは、ハッシュ空間での深層距離学習に基づくパターン照合技術に関する取り組みの結果が報告された。
外部参加者の小林宗広氏からは、ニューラルネットによる多項式演算の埋め込みに関する試みがが報告された。
以上の報告に対し、各アルゴリズムの精度や効率などの観点から、参加者による討論が行われた。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
1. 論文
・Kohtaro Kikuchi, Tatsuhiko Anzai, Kunihiko Takahashi. The Unusual Increase in Suicides Among
Women in Japan During the COVID-19 Pandemic: A Time-series Analysis Until October 2021.

Journal of Epidemiology, 33(1), 45-51, 2023.
・Tatsuhiko Anzai, Keisuke Fukui, Tsubasa Ito, Yuri Ito, Kunihiko Takahashi. Excess mortality fromsuicide during the early COVID-19 pandemic period in Japan: a time-series modeling before thepandemic. Journal of Epidemiology, 31(2), 152-156, 2021.
・Takahiro Otani, Kunihiko Takahashi. Flexible scan statistics for detecting spatial disease clusters:
The rflexscan R package. J Stat Softw., 99 (13), 1-29, 2021.
・Junji Morisawa, Takahiro Otani, Jo Nishino, Ryo Emoto, Kunihiko Takahashi, Shigeyuki Matsui.
Semi-parametric empirical Bayes factor for genome-wide association studies. European Journal of
Human Genetics, 29(5), 800-807, 2021.
・B. Chi, A. Terui. The GPGCD Algorithm with the Bezout Matrix. Proceedings of the 22ndInternational Workshop on Computer Algebra in Scientific Computing: CASC 2020, Lecture Notes in
Computer Science 12291, Springer, 170–187, 2020.
・N. Horigome, A. Terui, M. Mikawa. A Design and an Implementation of an Inverse Kinematics
Computation in Robotics Using Groebner Bases. Proceedings of the 7th International Congress on
Mathematical Software (ICMS 2020). Lecture Notes in Computer Science 12097, Springer, 3–13,
2020.
・Daisuke Yoneoka, Katsuhiro Omae, Masayuki Henmi, Shinto Eguchi. Area under the curveoptimized synthesis of prediction models from a meta-analytical perspective. Research Synthesis
Methods, 2022.
・Masayuki Henmi, Satoshi Hattori, Tim Friede. A confidence interval robust to publication bias for
random-effects meta-analysis of few studies. Research Synthesis Methods 12, 674-679, 2021.
2. 学会発表
・B. Chi, A. Terui. The GPGCD Algorithm with the Bézout Matrix for Multiple Univariate
Polynomials. The 24th International Workshop on Computer Algebra in Scientific Computing (CASC2022), Gebze, Turkey (Online), August 25, 2022.
・S. Otaki, A. Terui, M. Mikawa. A design and an implementation of an inverse kinematics
computation in robotics using real quantifier elimination based on comprehensive Groebner systems.
The 23rd International Workshop on Computer Algebra in Scientific Computing (CASC 2021), Sochi,
Russia (Online), September 13, 2021.
・三河正彦,照井章.LEGO 3D CG モデルのジョイントを考慮した URDF 変換ツール.ROSConJP
2021, 2021 年 9 月 16 日.
・大瀧脩人,照井章,三河正彦.包括的グレブナー基底系計算に基づく限量子消去を用いたロボットの逆運動学問題の解法と実装.日本数式処理学会第 30 回大会,2021 年 6 月 5 日.
・Kunihiko Takahashi, Hideyasu Shimadzu. A detection test for adjacent hotspot clusters. 14th
International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics(CMStatistics 2021): Invited Session. December 19, 2021.
・高橋邦彦. ビッグデータ時代の医療研究における統計家としての役割. 日本計算機統計学会第 35 回
シンポジウム 特別セッション, 2021.11.28.

研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ『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』研究集会

日時2024 年 2 月 9 日（金） 13:00 ～ 20:00

場所

統計数理研究所

参加者数

5名

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

34,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

高橋 邦彦

東京医科歯科大学

教授

逸見 昌之

情報・システム研究機構統計数理研究所

准教授

石坂 敢也

富士フイルムビジネスイノベーション株式会社

小林 宗広

株式会社シルフ・インスティテュート

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２
i 数理最適化グループ／

統計数理研究所内分野分類

Mathematical

Optimization

5 工学分野／Engineering

主要研究分野分類

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2016

研究課題名（和名）研究課題名（英名）

確率的不確かさを含むシステムの確率制約付きデータ駆動分布型最適制御
Chance constrained data-driven measurable control policy ofuncertain systems

代表者氏名

瀋（沈） 迅

所属機関

大阪大学

所属部局

工学研究科

職名

助教

所内受入教員

伊藤 聡

フリガナ

シン ジン

ローマ字

SHEN XUN

研究目的と成果（経緯）の概要
目的：本研究では、制御対象やその環境条件の数理モデル化が難しくモデル化誤差や環境外乱などの不確かさが大きな場合に対して、データ駆動技術を利用して安全制約を確率的に満足しつつ、制御性
能やエネルギー効率の最適性を向上させるために、データ駆動分布型最適制御理論を構築することを目的とする。
成果：データ駆動型確率制約付き意思決定において、これまでにない「測度空間における確率的最適化」数理的な問題設定を提案し、さらに確率制約がある場合のデータ駆動型意思決定のパフォーマン
スを向上させました。本研究に関する論文は最近数理最適化領域の重宝「Journal of Optimization
Theory and Applications」に採択されました。2023 年 12 月より公開されてから、三か月間に合計339 回にアクセスされました。最適化領域内で、注目されている新しい研究成果と言えます。更に、
確率測度最適化に基づく安全強化学習による分布型最適制御の設計理論に関して，確率測度最適化に加えて，生成モデルによる最適制御ポリシーを提案し，マルチモーダル確率制御方策を構築しました．この研究は，IEEE Transactions on Emerging topics in Computational Intelligence に採択されました．また，確率制御方策の安全性を確保するため，制御不変集合を強化学習の安全制約として導入
し，探索時の確率的安全性を保証するアルゴリズムを提案しました．研究成果は，2024 American
Control Conference のプロシーディングスに採択されました。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
国際雑誌論文発表（査読付き）[1] Xun Shen, Generative model predictive control: approximating MPC law with generative models,IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Early Access, DOI:
10.1109/TETCI.2024.3358096[2] Xun Shen, Satoshi Ito, Approximate methods for solving chance constrained linear programs inprobability measure space, Journal of Optimization Theory and Applications (JOTA), vol. 200, pp. 150-177, 2024.
国際学会プロシーディング（査読付き）[1] Xun Shen, Ye Wang, Approximating probabilistic boundary of future state trajectory by minimumvolume polynomial sets with chance constraints, 2024 American Control Conference (ACC), accepted.
[2] Xun Shen, Akifumi Wachi, Wataru Hashimoto, Kazumune Hashimoto, Shigemasa Takai, Safe
reinforcement learning using model predictive control with probabilistic control barrier function, 2024
American Control Conference (ACC), accepted.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

129,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

a 予 測 制 御 グ ル ー プ ／Prediction and Control Group

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2017

研究課題名（和名） 財務ビッグデータの統計モデリングと可視化に関する研究
研究課題名（英名） Research on Statistical Modeling and Visualization of Financial Big Data
代表者氏名

地道正行

所属機関

関西学院大学

所属部局

商学部

職名

教授

所内受入教員

川崎 能典

フリガナ

ジミチマサユキ

ローマ字Masayuki Jimichi

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究では, 世界の企業の財務ビッグデータを利用して, 時空間の観点からデータ可視化を行い, この
結果から得られた情報に基づいて, 時間・空間の両面から探索的データ解析 (Exploratory Data
Analysis: EDA) を実行することによって, 企業行動を高精度に予測する統計モデリングとそのモデルを当てはめることによって実証分析を行うことでその有効性を検証することを目的とした.
今年度は, 財務データ抽出システム SKWAD (業績[その他]参照) から抽出された東京証券取引所プライム上場企業の全社に関する 2022 年 3 月期決算の財務データを用いて, 様々な観点からの可視化を行うとともに, 売上高を従業員数と資産合計で予測するための統計モデリングを行った. その結果として, 日経業種中分類の情報をダミー変数と持ち非対称ティー誤差をもつ両対数モデルが各種の情報量規準のもとで最も当てはまりがよいという結果を得ることができた. なお, これらの研究のデータ前処理から, 解析結果の公表(論文・プレゼンテーション資料作成等) までの全プロセスは, make コ
マンドと TeX, R, Sweave 等のツールを利用することによって自動実行し, 再現可能性を確保した.
なお, 成果については口頭発表 (日本計算機統計学会シンポジウム, 関西計量経済研究会) を行うとともに, (査読付き)学術論文として公表した.
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）[口頭発表]
集会名: 日本計算機統計学会第 37 回シンポジウム
開催日：2023 年 11 月 11 日
現地開催場所：フェニックス・シーガイア・リゾート (宮崎県宮崎市) (Zoom によるハイブリッド開催)発表タイトル:『探索的財務データ解析と再現可能研究: 東京プライム上場企業財務データの利用』
発表者: 地道正行*（関西学院大学商学部） 川崎能典（統計数理研究所）/ 阪 智香（関西学院大学商学部）/ 宮本大輔（東京大学大学院情報理工学系研究科）/ 永田修一（関西学院大学商学部）
集会名: 2023 年度(第 31 回)関西計量経済学研究会
開催日：2024 年 1 月 6 日
現地開催場所：広島大学東千田キャンパス (Zoom によるハイブリッド開催)
発表タイトル:``Statistical Modeling of Financial Data with Skew-Symmetric Error Distributions''
発表者: 川崎能典*（統計数理研究所）/ 地道正行*（関西学院大学商学部）/ 阪 智香（関西学院大学
商学部）/ 宮本大輔（東京大学大学院情報理工学系研究科）/ 永田修一（関西学院大学商学部）[学術論文]
Masayuki Jimichi, Yoshinori Kawasaki, Daisuke Miyamoto, Chika Saka, Shuichi Nagata``Statistical Modeling of Financial Data with Skew-Symmetric Error Distributions'',
Symmetry, Vol. 15, No. 9, pp. 1772-1772, September 2023.
[その他]
地道正行『SKWAD ユーザマニュアル : NEEDS 企業財務データの抽出 Version2.0』, pp. 1–100,
関西学院大学リポジトリ, URL http://hdl.handle.net/10236/00030672,
2023 年 4 月
Symmetry DOI:
https://doi.org/10.3390/sym15091772
リサーチマップ
https://researchmap.jp/m-jimichi
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

73,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

阪 智香

関西学院大学

教授

宮本大輔

東京大学

准教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２
b 複雑構造モデリンググルー

統計数理研究所内分野分類

プ／Complex System Modeling2 情 報 科 学 分 野 ／ Information

主要研究分野分類

Science

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2018

研究課題名（和名）研究課題名（英名）

データ解析コンペを活用したデータ科学教育およりデータ解析環境についての研究
Research on data science education and data analysis environment using data
analysis competitions

代表者氏名

久保田 貴文

所属機関

多摩大学

所属部局

経営情報学部

職名

教授

所内受入教員清水信夫

フリガナ

クボタ タカフミ

ローマ字KUBOTA, Takafumi

研究目的と成果（経緯）の概要
ビッグデータを解析できるデータサイエンティストの養成について必要最低限の講義・トレーニングを検討するため の研究会を２回実施した。ただし，昨年度に引き続き，感染症対策に十分に配慮した上で，オンラインと対面のハイブリッドで 2 回開催した。
令和５年度 日本計算機統計学会スタディーグループにおける報告会
中間報告会 2023 年 12 月 23 日(土) 10 時 00 分～17 時 00 分
統計数理研究所＋zoom によるオンラインのハイブリッド
令和５年度 日本計算機統計学会スタディーグループにおける報告会
最終報告会 2024 年 2 月 23 日(金・祝) 10 時 00 分～17 時 00 分
統計数理研究所＋zoom によるオンラインのハイブリッド
以下の大会・シンポジウムで関連するセッションを開催した。
日本計算機統計学会 第 37 回シンポジウム （会場：フェニックス・シーガイア・リゾート（宮崎県宮崎市）（ハイブリッド開催））
3 日目: 2023 年 11 月 12 日 (日) スタディグループセッション「データカフェ」
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
http://jscs.jp/dac/index.php/meeting/R04meeting
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

令和５年度 日本計算機統計学会スタディーグループにおける報告会

日時2023 年 12 月 23 日(土) 10 時 00 分～17 時 00 分,2024 年 2 月 23 日(金・祝)10 時 00 分～17 時 00 分
場所

統計数理研究所 セミナー室 1(D305)

参加者数

30,50

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

381,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

今泉 忠

多摩大学

教授

柳 貴久男

岡山理科大学

准教授

南 弘征

北海道大学

教授

竹内 光悦

実践女子大学教授

藤野 友和

福岡女子大学教授

山本 由和

徳島文理大学

教授

大草 孝介

中央大学

准教授

飯塚 誠也

岡山大学

教授

椎名 広光

岡山理科大学

教授

山本 義郎

東海大学

教授

森 裕一

岡山理科大学

教授

宮田 龍太

琉球大学

助教

北原 知就

九州大学

准教授

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2023 年度
研究種別

実施報告書

一般研究２
a

統計数理研究所内分野分類

一般研究２

予測制御グループ／

Prediction and Control Group

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological

主要研究分野分類

Science

研究テーマ
課題番号
研究課題名（和名）2023-ISMCRP-2019
二重過程理論に基づく認知課題の特性に依存しない馴化に頑健な脳機能計測法の開発
Dual-process theory based functional neuroimaging method which is robust

研究課題名（英名） against habituation and is independent of the characteristics of a neurocognitive
task
代表者氏名

菊地 千一郎所属機関

群馬大学保健学研究科

所属部局

リハビリテーション学講座

職名

教授

所内受入教員

三分一史和

フリガナ

キクチ センイチロウ

ローマ字KIKUCHI, Senichiro

研究目的と成果（経緯）の概要
脳機能計測の反復により活動が馴化するため、申請者らは刺激となる認知神経課題に繰り返しによる馴化に強いストループ課題を導入することが有用であることを見出した。さらなる工夫のために、
Gloves と Thompson による二重過程理論(Dual-process theory)を導入することを試みた。二重過程理論とは、刺激の反復提示は、抑制性の変化による馴化の過程のほかに、興奮性の変化である鋭敏化の過程を引き起こすとされる。そして、刺激が弱い場合は馴化優位、刺激が強い場合は鋭敏化優位の反応になる仕組みである。例えれば、当初は打ち上げ花火の大きな音には驚くが、繰り返し聞くと驚かなくなる。一方、銃声の大きな音は繰り返し聞いても驚きが持続する、といった例が挙げられる 。
過去の研究では、刺激を強める手段として、過去には音量を強める、恐怖の要因を追加するなどの工夫が行われている(Koch. Prog Neurobiol. 59(2): 107-128, 1999)が、検査対象者にとってこれらの要素の追加は心理的に侵襲的である。
ところが、皆川らは、コンピューター上で示されるセキュリティ警告に、犬のアニメーションと鳴き声という心理的に非侵襲な、「かわいい」２つの要素を付加することで、相乗効果を伴ってユーザーの馴化が抑制されたことを報告している(Computer Security Symposium, 23-25, 2017)。皆川らの報告にもとづき、
本研究では、認知刺激課題の施行ごとに、心理的に非侵襲な「かわいい」要素を、相乗効果を狙い併用して提示することで、脳活動の馴化抑制の程度を確認した。 本研究では、馴化が確認されている
後出し負けじゃんけん（じゃんけんの手にあえて負ける手を出す）課題を採用する。30 名程度の健常成人を、①通常条件、②かわいい要素付加条件、③恐怖要素付加条件の３群にランダムに割り付けて
NIRS 検査を施行し、馴化の違いを比較検討する。①は、通常のじゃんけんの手のみを一定時間ラン
ダムに提示する。②は、じゃんけんの手に加え、笑顔のアイコンとユーモラスなビープ音を併せて提示する。③は、じゃんけんの手に加え、不快な表情の顔アイコンと警告音(緊急地震警報など)を提示する。３群を４週間にわたり、同一曜日、同一時間帯に反復計測する。得られた３条件のすべてのチ
ャンネルにおける酸素化ヘモグロビンの波形の生データは、バンドパスフィルタリング、デトレン
ド、そして Z 変換という一般的な処理を行い、刺激課題遂行中の波形の積分値を活動指標とする。タスクの馴化と脳の部位間の機能的結合性を調べるために、従来の相互相関解析に加え、Granger
causality による因果性の検定を行い、馴化とともにどのように脳部位間のネットワークが変化するかを定量的に解析する。鋭敏化の強化により馴化を軽減する手法を見出し、学会発表、論文化を目指す。2020 年度は、COVID-19 の影響により研究を進めることができなかった。2021 年度は申請者の所属する大学の倫理審査委員会（群馬大学人を対象とする医学系研究倫理審査委員会）の承認を得て、基礎研究デザインの確立し、被験者を用いたデータ計測を行った。2022 年度は、予備的研究結果を臨床神経生理学会で発表した後、さらに例数を増加させていき、2023 年には追加データを加えて学会発表を行った。
平成 26 年度より難治性うつ病に対する rTMS 治療遂行中の NIRS 測定を施行する研究を開始し、11症例の治療経過中のデータが得られた。これらのデータをバンドパスフィルター処理施行後に、一般線型モデルを施行して得られた、活動指標となる normalized beta と呼ばれる値をグループ解析した。頭表のカラーマップに投影したところ、治療前より、1 週、2 週と両側性に課題に対する反応が増加したが、3 週目に低下した。
しかしながら、反応に左右差が認められ、左側優位となった。この検査により追跡された変化は、
rTMS により一時期の過活動が認められた後、脳内で何らかのモデュレーションが行われ、rTMS の刺激設定（左側刺激、右側抑制）に相応した調整が行われたと解釈された。さらなる解析で、左右各半球のチャンネルの normalized beta の平均を求めたところ、右半球は、治療から 3.10->2.49->2.03>2.08 と治療に伴って低下していった。ところが左半球については 2.59->2.69->2.08->2.41 と治療を行いながらも、値は変化せずほぼ横ばいとなった。右半球を抑制性の刺激、左半球を賦活性の刺激したのであれば、治療操作により、右半球の normalized beta は低下し、左半球の normalized beta は上昇するはずである。しかし、本研究においては、右半球の活動現象は認められたが、左半球の活動上昇は認められなかった。この予想される結果と実際の結果の乖離については、認知課題に対する馴化
の影響によるものと考えられた菊地ら. 栃木精神医. 38(1): 24-31, 2018）。認知課題を長期にわたり、施行する場合には課題の持つ馴化の影響を考慮に入れなければならないと予想されるため、本研究の場合には反応の馴化が起きにくい課題を選択する必要があると考えられる。以上の結果を検討し、平成２８年度の研究として、馴化の影響が強いと考えられる後だし負けじゃんけん課題,馴化の影響が少ないと言われている文字ストループ課題、文字ストループ課題よりも親しみやすい動物ストループ課
題を用いて、健常成人 14 名に施行した研究結果を国内学会で発表検討後より詳細に検討して WPA
XVII World Congress of Psychiatry(Kikuchi et al.ClinNeurophysiol.128(6): e166-167, 2017)にて発表した。さらに本研究で追求した手法を用いて別の医療従事者に応用した研究論文(Nishida et al. Med
Educ Online. 22: 1379345, 2017)が掲載された。これまでの経過からは文字ストループ課題が最も馴化に強いという結果になったが、これは文字ストループ課題が持つ、反復を行っても言語的葛藤が強力に持続するという特性に由来するものと考えられた。2020 年度は、課題の特性に依存しない刺激の強度を強める手法により馴化を起こしにくい手法の開発を検討したいと考えていたが、COVID-19の影響で新規の被験者からのデータ取得を行うことができなかった。そのため、従来の結果を整理し解析を行い新たな知見を見出した。これにより、文字ストループ課題のみならず、自発的回復に十分に配慮すれば、動物ストループ課題も馴化に強い課題であることが確認された。
（第 50 日本臨床神経生理学会学術集会にて発表,2020）。また、fNIRS 検査負担軽減の工夫に関する論文を発表できた(Kikuchi et al. J Med Bio Eng, 2020)。2021 年度は自発的回復に関する研究結果
を北関東医学会と 2022 年 2 月末に行われるヒト脳機能マッピング学会で発表した。また、二重過程理論を取り入れた検査が馴化抑制をもたらすという予備的な結果が得られたため、2022 年 11 月で行われた臨床神経生理学会で発表した。2022 年度は計測による追加データを蓄積し、2023 年 9 月に北関東医学会で最終報告を行った。この結果、否定的刺激は、検査内の馴化が認められるが検査間の自発的回復の効果がある一方、中立的刺激は検査間の馴化がより認められる傾向があった。このことか
ら、検査に伴う情動的な刺激は馴化の様相にある程度の影響を与えることが明らかとなった。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
二重過程理論を用いた馴化に強い脳機能計測法についての予備的研究(会議録)菊地 千一郎(群馬大学 大学院保健学研究科リハビリテーション学講座), 西沢 祐亮, 土屋 謙仕, 下田
佳央莉, 平尾 一樹, 櫻井 敬子, 武井 雄一, 福田 正人, 三分一 史和
臨床神経生理学(1345-7101)50 巻 5 号 Page409(2022.10)
二重過程理論による鋭敏化の要素を加えた脳機能計測法は反復計測による馴化の抑制を可能にするか(会議録)
菊地 千一郎(群馬大学 院・保・リハビリテーション学), 西沢 祐亮, 土屋 謙仕, 下田 佳央莉, 平尾
一樹, 櫻井 敬子, 武井 雄一, 福田 正人, 三分一 史和
The Kitakanto Medical Journal(1343-2826)73 巻 3 号 Page245(2023.08)
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

20,000

特別研究費

108,000

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
f 構 造 探 索 グ ル ー プ ／Structure Exploration Group

主要研究分野分類

5 工学分野／Engineering

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2020

研究課題名（和名） 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
研究課題名（英名） Toward Materials Informatics for Polymeric Materials
代表者氏名

覚知 亮平

所属機関

群馬大学

所属部局

理工学府

職名

准教授

所内受入教員吉田 亮

フリガナ

カクチ リョウヘイ

ローマ字

Ryohei Kakuchi

研究目的と成果（経緯）の概要
研究目的：
マテリアルズインフォマティクス（以下、MI）は、低分子量有機化合物や無機化合物の材料特性最適化にすでに実用化されており、例えばリチウムイオン電池の最適物質探索において驚愕すべき実績を挙げている。しかし、既存の MI 研究で対象となるのはあくまでそれぞれの化合物の構造が単一であり、その物性などが一義的に定義可能である化合物が対象である。一方、高分子材料は単一分子ではなく、常に分子量に揺らぎのある化合物である。このため、その重要性とは対照的に、高分子科学における MI の進展は立ち遅れているのが現状である。従って本研究では、MI 適用を指向し、高分子の合成・物性データの迅速取得・解析方法の構築ならびに高度な高分子情報埋め込み技術の探索を目指す。さらに高分子材料に対する MI の研究事例がいまだに限定的であることから、高分子の合成・物性の最適化に最適な多腕バンディット・アルゴリズムの開発を行うことで、より迅速で正確な高分子合成・物性の予測・最適化を目指す。具体的な対象には、高分子の合成（重合）反応の最適化や高分子材料の諸物性の自在制御を目的とする。
成果の概要：
昨年度に引き続き、我々は解釈可能な物理的・化学的パラメーターを説明変数とする機械学習法による化学反応の理解・定量化を行った。具体的には、Bonn 大学の Grimme らが開発している
Conformer-Rotamer Ensemble Sampling Tool (CREST)を用いることで、半自動的な meta-MD 計算を行った。これにより、分子の運動性や大きさを加味した様々な物性値を算出した。この結果、解釈
可能な物性値を説明変数とした機械学習モデルを構築し、非常に精度が高い機械学習モデルの構築に成功した。このため、本研究はすでに誌上発表にもつながっており、Wiley 社の ChemPlusChem に掲載された。なお、本研究の新規性の高さから該当論文は同誌の Cover Picture に選定されている。
さらに、第 72 回高分子学会年次大会におけるポスター発表がその重要さから、高分子学会よりハイライト研究としてプレスリリースに至った。
このように、本年度には MI に関する研究に大きな進捗がみられており、今後の研究の基礎を十分に築いたと判断している。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
学会発表
1.

松原希宝, 植木悠二, 瀬古典明, 松田健, 髙橋啓, 覚知亮平, “解釈可能なパラメータによる機械学習と放射線グラフト重合の反応率予測”, 第 72 回高分子学会年次大会, 群馬 (高崎, G メッセ群馬), 2023 年 5 月 24 日～26 日 (2023/5/25) (ポスター発表) *高分子学会よりプレスリリース、ハイラ
イト研究として選出
2.

松原希宝, 植木悠二, 瀬古典明, 松田健, 髙橋啓, 覚知亮平, “解釈可能なパラメータによる機械学習と放射線グラフト重合率予測”, 高分子学会関東支部第 7 回北関東地区講演会, 埼玉 (さいたま,
埼玉大学先端産業国際ラボラトリー), 2023 年 8 月 29 日 (ポスター発表)
3.

松原希宝, 植木悠二, 瀬古典明, 松田健, 高橋啓, 覚知亮平, “GFN-xTB と機械学習を活用した放射線グラフト重合の包括的評価“, QST 高崎サイエンスフェスタ 2023, 群馬 (高崎、高崎シティ
ギャラリー), 2023 年 12 月 5 日～6 日 (2023/12/5) (ポスター発表)
4.

松原希宝, 植木悠二, 瀬古典明, 高橋啓, 松田健, 覚知亮平, “解釈可能なパラメータに着目した機械学習と放射線グラフト反応率の予測“, 群馬大学 S メンブレン・プロジェクト 第 4 回産学連
携交流会, 群馬 (桐生、桐生市市民文化会館 5 階スカイホール), 2023 年 12 月 11 日 (2023/12/11)(ポスター発表)
年次報告書
5. Kiho Matsubara, Tooru Nirazuka, Ryohei Kakuchi, Masaaki Omichi, and Noriaki Seko, “An impact
of solvents on graft polymerization of biomass-derived vinyl monomers from PE/PP substrates”, QST
Takasaki Annual Report 2022, 51. (2024) (2024/3)
論文
6. Matsubara, K.; Takahashi, K.; Matsuda, T.; Ueki, Y.; Seko, N.; Kakuchi, R., ChemPlusChem,in press, e202300480. (Front Cover に採択)
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

474,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

高橋 啓

福岡工業大学

准教授

松田 健

阪南大学

教授

瀬古 典明

量子科学技術研究開発機構

植木 悠二

量子科学技術研究開発機構

上席研究員

大道 正明

量子科学技術研究開発機構

主幹研究員

浅川 直紀

群馬大学

教授

福田 國統

群馬大学

助教

松原 希宝

群馬大学

プロジェクトリー
ダー

博士課程後期課程学生

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

4 物 理 科 学 分 野 ／ PhysicalScience

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2021

研究課題名（和名） 極値分布による重力波イベントの有意度推定
研究課題名（英名）

Estimation of significance for gravitational wave event by using extreme value
distribution

代表者氏名

譲原 浩貴

所属機関

東京大学

所属部局

宇宙線研究所

職名

特任助教

所内受入教員

間野 修平

フリガナ

ユズリハラ ヒロタカ

ローマ字Hirotaka Yuzurihara

研究目的と成果（経緯）の概要
・研究目的
重力波とは、時空のゆがみが光速で伝播する現象である。1916 年に、一般相対性理論に基づいてア
インシュタインによってその存在が予言され、2015 年 9 月にアメリカの 2 台の LIGO 検出器により初めて直接検出された。 その後、2017 年 8 月には連星中性子星の合体からの重力波も検出された。
推定された到来方向に対し て電磁波望遠鏡による追観測も行われ、世界で初めて重力波源の母銀河の同定に成功した。今後数年間で計画されている世界中の検出器の同時観測運転により、さらに多数の重力波イベントが発見され、中性子星の状態方程式などの未知の物理が明らかにされることが期待される。
重力波検出器の原理は、2 つの自由質点の間の距離の変動をレーザー干渉計を使って位相変化として精密に測定するものである。連星合体から放出される重力波は理論的に予想されているため、重力波
波形とデータ の相関を取るマッチトフィルター法に基づいて探索を行う。重力波源の質量やスピンなどのパラメーターは事前にわからないため、探索する領域を網羅するように解析を行う前に理論波形群を用意する。信号探索では理論波形群を用いて解析を行い、各理論波形についてまた各時間ウィ
ンドウについて最大化した検出統計量を出力する。解析によって得られた重力波候補イベントの有意度評価は、信号がない場合の統計量の分布(バックグラウンド分布)と比較して行われる。 2 台検出器
データを用いたバックグラウンド分布の従来手法は、2 台検出器の時間データをずらすことで一致した重力波が入っていないデータを擬似的に生成し、解析することで検出統計量のバックグラウンド分
布を求めてきた。この手法では、数日間のデータが定常的に同じ分布に従うことが仮定されていることや、 複数台の検出器のデータが必要であることなどいくつかの課題がある。 本研究では、信号探索において統計量が理論波形群とそれぞれの時間ウィンドウについて最大化されているため、統計量

が極値分布の中でも特にガンベル分布に従うことに着目し、候補イベントの有意度を推定を行う。
従来手法よりも短時間のデータから有意度を推定することが期待される。
・成果の概要本研究では、テストデータに対して連星合体からの重力波信号探索を行い、極値分布を用いて信号探索から得られた検出統計量の分布を外挿し、候補イベントの統計量に対する有意度を推定を行った。
極値分布は、あるデータの中から最大値$X_i$を取り出す処理を何度も行って得られた$X_1, X_2, ...,
X_n$がどのように分布するかを表し、その分布関数は最大値を取り出した元のデータの分布には寄らないことが特徴である。 極値分布のパラメーターは統計量の分布に対して最尤推定法を行うことで推定を行う。 データから得られた検出統計量は、ノイズ由来のものと真の重力波イベント由来のものが混在している。 ここでは極値分布による最尤推定をノイズ由来の検出統計量のみを使って最尤推定を行いたい。 そこで、そのような最尤推定を自動的に行うアルゴリズムの提案を行った。
提案したアルゴリズムの妥当性を確認するため、重力波検出器の感度曲線から生成したガウスノイズに従うシミュレーションデータを生成し、アルゴリズムを用いた解析を行った。 (1)重力波信号が入ってないノイズのみのデータと(2)重力波信号を到来方向を考慮して注入したデータの 2 種類を用意
し解析を行った。
最尤推定に用いる統計量を、検出統計量と検出統計量の 2 乗の 2 種類を用いて解析を行った。尤度の大きさを調べた結果、検出統計量のほうが尤度が大きいことがわかり、アルゴリズムでは検出統計量を最尤推定したほうが良いということがわかった。
このアルゴリズムの中では、データ解析の際に検出統計量を最大化するブロック長をいくらにするべ
きかという不定性がある。隣り合った検出統計量は相関があるため、自己相関関数を用いてその評価を行った。その上で、何秒間の検出統計量を最大化するべきかについて現在議論を行なっている。
提案する解析アルゴリズムについては、現在論文を準備中である。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
これまでに得られた結果については以下の国際会議[1]と国内学会[2, 3, 4]にて口頭発表を行った。
[1] Hirotaka Yuzurihara (ICRR, UTokyo), Hideyuki Tagoshi (ICRR, UTokyo), Shuhei Mano (ISM)"Estimation of background distribution in gravitational wave search", The 5th KAGRA International
Workshop, Perugia, Italy, 2019 年 2 月, https://indico.ego-gw.it/event/12/[2] 譲原浩貴(東大宇宙線研), 間野修平(統計数理研), 田越秀行(東大宇宙線研), "重力波イベント探索の バックグランド推定方法"
日本物理学会 第 74 回年次大会 @九州大学, 2019 年 03 月 17 日,[3] 譲原浩貴(東大宇宙線研), 間野修平(統計数理研), 田越秀行(東大宇宙線研), "重力波探索における極値分布を用いたイベントの有意度推定", 日本物理学会 2020 年秋季大会@オンライン開催, 2020 年
09 月 16 日[4] 譲原浩貴, "ガンベル分布を用いた重力波イベント探索のバックグランド推定", 共同研究集会「極値 理論の工学への応用」, 統計数理研究所, 2021 年 8 月
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時

場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

113,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

田越 秀行

東京大学

教授

間野 修平

統計数理研究所

教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

f 構 造 探 索 グ ル ー プ ／Structure Exploration Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2022

研究課題名（和名） 動物行動・移動生態学における統計モデルの精査と開発
研究課題名（英名） Statistical modeling for animal behaviors and movement ecology
代表者氏名

島谷 健一郎所属機関

統計数理研究所

所属部局

学際統計数理研究系

職名

准教授

所内受入教員

島谷健一郎

フリガナ

シマタニ ケンイチロウ

ローマ字Shimatani Kenichiro

研究目的と成果（経緯）の概要
近年のバイオロギングや監視カメラなどの発展により、 自然環境下における動物行動データが大量に蓄積されてきている。これに伴い、動物行動に関する統計モデリングも新たな手法が次々と提唱され実装されている。それは同時に統計モデルの乱立を招いている。
本研究では、統計モデルに関する動物行動論文の精読と、各共同研究者が有するデータ及び生物学的課題に関する議論を計画した。中長期的には、既存研究の精査と自身の研究の進展を並行させる中から、しだいに動物行動の時空間データに対する統計モデリングの体系化を意識した。
8 月に統数研にて、分担者の一人と共有するデータ及び生物学的課題に応じた統計モデルに関する研究会合を行った。
12 月、分担者 6 名は動物行動に関する共同研究集会で口頭またはポスター発表を行い、それぞれの研究に関する議論を本研究参加者及び研究集会参加者と行った。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
竹重 志織（放送大）
・澤 祐介（山階鳥研）・島谷健一郎（統数研） ・加藤 和弘（放送大）. 水鳥の移動空間として重要な河川の特徴－ 景観・局所スケールでの評価. 日本鳥学会、2023 年 9 月
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

416,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

深澤圭太

国立環境研究所

主任研究員

深谷肇一

国立環境研究所

主任研究員

竹重志織

放送大学

大学院生

安藤温子

国立環境研究所

主任研究員

松岡諒

東京大学

大学院生

山本誉士

麻布大学

准教授

吉田誠

国立環境研究所

特別研究員

井上巨人

神戸大学

大学院生

丹野夕輝

国立環境研究所

高度技能専門員

大門純平

水産研究・教育機構

研究等支援職員

奥山登啓

千葉大学大学院

修士 1 年

渡邉理人

九州大学大学院

修士 1 年

鎌田真壽

東京大学

修士 1 年生

松田康佑

東京大学

博士課程２年

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
a 予 測 制 御 グ ル ー プ ／Prediction and Control Group

主要研究分野分類

5 工学分野／Engineering

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2023

研究課題名（和名） 時空間事象のリモートセンシングに関する理論研究と極地環境計測への適用
研究課題名（英名）Study of Remote Sensing Schemes and its Application to
Measurement of Environment of Sea in Polar Area

代表者氏名

瀧澤 由美

所属機関

統計数理研究所

所属部局

学際統計数理研究系

職名

准教授

所内受入教員

瀧澤 由美

フリガナ

タキザワ ユミ

ローマ字Yumi Takizawa

研究目的と成果（経緯）の概要＜研究目的＞
統計数理研究所においては、取得データから有益な情報を抽出する基礎研究と、実社会への適用を目指している。モデリング研究系においては、時空間事象の生起時刻および空間座標の推定法の研究を行ってきた。しかし、実フィールドではデータの取得自体が困難な場合が多く、これを解決するリ
モートセンシング方式の研究が求められる。
近年、干ばつと洪水が隣り合わせの地域で同時に生じる等、急激な気候変動が全球的に生じており、気候変動に関する研究協力が国際的に重要な課題となっている。従来のリモートセンシングシス
テムは、陸上および空域に限られ、海洋については衛星マイクロ波を用いた研究が進められている。
本研究は主に、海洋の気候に及ぼす影響を情報として検出、解析し、有益な対策に繋げる。具体的には円偏波マイクロ波を用いた新しい無線計測システムを開発し、極地環境計測への適用を試みる。
＜研究成果＞（１）小型・高性能マイクロ波アンテナの構造
平面アンテナはマイクロストリップライン型（誘電体基板１層）が用いられている。本研究では誘電体基板を多層とすることにより小型で高性能な電気特性を実現した。3 次元マクスウェル方程式を用いたシミュレーションにより、多層アンテナアレイの電気特性を求めた。これにより、新構造の有効性を明らかにした。
（２）リモートセンシングシステムの構築
小型高性能化は、用いるマイクロ波の周波数帯域に依存する。高周波ではアンテナもその他の素子も小型化が可能であった。しかし、伝搬損失が増加し、短距離の移動型無線システムに適することを明らかにした。一方、低周波ではアンテナおよびその他の素子は大型となるが、伝搬損失は少なく、

長距離の無線計測システムの実現が可能であることを明らかにした。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
論文発表[1] Yumi Takizawa, Atsushi Fukasawa, Compact-High Performance Microwave Circularly Polarized
Antenna Array at Lower Frequency Band, IEEE AP-S/URSI 2024, July 14-19, 2024.
[2] Atsushi Fukasawa, Yumi Takizawa, Circularly Polarized Antenna Array with Horizontal OpenShort Termination, IEEE AP-S/URSI 2024, July 14-19, 2024.
研究会等発表[3] 瀧澤 由美, マイクロ波円偏波アンテナの研究とリモートセンシングシステムへの適用, 統計数理研究所オープンハウス ポスター発表 A-3、統計数理研究所, 2023 年 5 月 26 日.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

111,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

榎本 浩之

国立極地研究所

特任教授

藤田 秀二

国立極地研究所

教授

深澤 敦司

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２
a 予測制御グループ／

統計数理研究所内分野分類

Prediction and Control Group

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological

主要研究分野分類

Science

研究テーマ
課題番号
研究課題名（和名）2023-ISMCRP-2024
ニューラルネットワークモデルにおけるアトラクター間遷移に基づく AML 病
態制御設計

研究課題名（英名） Characterizing AML progression as attractors in latent space of autoencoder
代表者氏名

西山 宣昭

所属機関

金沢大学

所属部局

学術メディア創成センター

職名

教授

所内受入教員

三分一史和

フリガナ

ニシヤマ ノブアキ

ローマ字Nishiyama Nobuaki

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究では、急性骨髄性白血病(AML)患者の高次元遺伝子発現(single cell RNAseq)データを用いて、
neural network model による AML 病態進行の可視化について検討する。autoencoder model の 3 次元
latent space において、病態、特に、完全寛解を経て再発に向かう過渡期において離散的な状態が可視化できるかどうかを明らかにする。latent space で過渡期での複数の状態が attractor と見なせるかどうか、学習後の重みを固定した上で入力遺伝子発現量に対する摂動による attractor 間の遷移の有無を調べ、完全寛解への逆行のためのターゲット遺伝子群の同定を行い、AML 治療設計を目指す。
初年度である 2023 年度は、 入力遺伝子の選定と autoencoder model の作成を行った。白血病幹細胞あるいは blast 細胞の変異遺伝子とともに、白血病細胞による慢性炎症に起因する正常な T 細胞でのco-stimulatory/co-inhibitory receptor の発現亢進と制御性 T 細胞をはじめとする抑制性免疫細胞の細胞数の増加が AML の予後予測因子であることを示す多数の臨床知見を踏まえて、免疫チェックポイ
ント分子および immune cell infiltration に関わる因子に対応する遺伝子を候補として検討した。
single cell RNAseq データについては、再発後に PD-1 阻害剤投与を受けた予後不良患者 8 名の投与後の経過において、最大 735days までの 2 時点または 3 時点での変異遺伝子を持つ白血病細胞および正常 T 細胞についての single cell 解析が行われており(H.A.Abbas et al. Nature Commun.(2021))、この全データがオープンデータとして公開されており(GSM5936941 および GSM5936942,
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE198052)、このデータについて検討した。
入力遺伝子については、上記の知見による選定遺伝子の検討に加えて、highly variable gene selection(HVG)の方法(J.J.Cai, Bioinformatics (2019))を用いて上位 100 までの遺伝子についても検討した。
平均二乗再構成誤差および latent space における PD-1 阻害剤投与直後と時間経過後の分布の分離の程度に基づき評価した結果、HSV 法が有効であること、8 名の患者データについては 2 時点間でのlatent space での明確な異なる分布として分離できることが明らかとなった。2024 年度は、引き続き、異なる AML 患者コホートで選定遺伝子の有効性を評価し、入力遺伝子の最終的な確定を完了した上で、latent space での異なる分布に寄与している入力遺伝子群を学習後の重みの値により特定するとともに、特に co-stimulatory/co-inhibitory receptor の遺伝子の入力値の摂動により２つの分布間の遷移が起こり得るかどうかを調べる。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
2024 年度の一般研究 2 に採択されており、研究を継続する。現時点での成果発表等はない。
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

0

特別研究費

100,000

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

三分一史和

統計数理研究所

准教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
e 計量 科学グ ループ ／Metric
Science Group

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号
研究課題名（和名）2023-ISMCRP-2025
コロナ禍による中小企業の信用リスクへの影響の推定：２００８年の金融危機のデータから

研究課題名（英名） Estimating the impact of the Corona disaster on credit risk for SMEs
代表者氏名

宮本 道子

所属機関

長崎大学

所属部局

情報データ科学部

職名

教授

所内受入教員

山下 智志

フリガナ

ミヤモト ミチコ

ローマ字Michiko Miyamoto

研究目的と成果（経緯）の概要①COVID-19 のパンデミックは、レストランや旅行業を含むホスピタリティ産業に最も影響を与えた。本研究では、2019 年から 2021 年までの COVID-19 の影響を見るために、これらの業界の企業について実証分析を行った。観測データにより良い適合をもたらす可能性がある OLS 回帰モデルを一般化する代替アプローチであるコピュラ・アプローチは、独立変数と従属変数の全体的なセットを含むことによって依存関係に対処するためによく知られている。2019 年から 2021 年までの 3 年間の財務指標を用いて、正規二項ロジットモデルとコピュラ回帰モデルを用いて回帰分析を行った。
偏回帰係数の推定値は両モデルとも同じであったが、推定誤差はコピュラ回帰モデルの方が小さくなった。 偏回帰係数の t 検定の結果では、財務比率のうち InSales、ROA、NITA(Net Income/Total
Assets)、CTA(cash Equivalent/Total Assets)、OA(Operating Profit/Total Assets)の有意水準が小さく棄却された。また、通常の 2 項ロジットモデルでは有意でなかった EBITDATA（Earnings before
interest, taxes, depreciaton and amortization)が、コピュラ回帰モデルでは 1％有意となり、信用リス
ク評価に寄与する変数として有効であることが示された。
年度間の違いでは、COVID-19 パンデミック前の 2019 年と、COVID-19 パンデミックの影響が徐々に大きくなる 2020 年、2021 年では、信用リスク評価に有効な変数が変化し、その有意性も強くなっていった。 その有意な変数を読み解くことで、COVID-19 危機が企業の経営にどのような影響を与え、信用リスクを高めていくのかを理解する手段になるといえる。
②イスラム金融に対するイスラム・バンキングはシャリーアの原則に従い、利子や特定の投資を禁じている。日本では、イスラム・バンキングは小規模でニッチな分野であり、規制の枠組みも限られている。2008 年の規制改正により、日本の銀行子会社がイスラム金融サービスを提供できるようにな

った。日本の金融機関や政府は、イスラム投資家を誘致し、東京を金融センターとして促進することに関心を示している。マレーシアの共同研究者がマレーシア国内で収集したアンケートデータを用いて、急成長するアジア経済であるマレーシアのイスラム金融市場を分析した。マレーシアはイスラム金融において大きな存在感を示しており、日本を含む海外の投資家や機関にとって魅力的な国となっている。本研究では、消費者のイスラム銀行への関心に影響を与える要因を理解するために、構造方
程式モデル分析を行った。その結果、特定の要因がマレーシアの消費者のイスラム・バンキングへの関心に強く影響している一方で、いくつかの関係においては統計的に強い結びつきがないことが示唆された。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）[1] M. Miyamoto, M.Ando, Estimating the Impact of COVID-19 on the Hospitality Industry Using
Copula Regression, Proceedings of 7th International Symposium on Business and Social Sciences,2023, 6.
[2] M. Miyamoto, K.S. Si, Measuring Islamic Banking: Integrated Model of User satisfaction andTechnology Acceptance, European Economic Letters, 13(5), 1883-1890, 2023.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

160,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

安藤 雅和

千葉工業大学教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
h 学 習 推 論 グ ル ー プ ／Learning and Inference Group

主要研究分野分類

4 物 理 科 学 分 野 ／ PhysicalScience

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2027

研究課題名（和名） データ科学と物理学の融合によって拓く新しい宇宙論の展望
研究課題名（英名）New Perspective of the Cosmology Pioneered by the Fusion of
Data Science and Physics

代表者氏名

竹内 努

所属機関

名古屋大学

所属部局

理学研究科

職名

准教授

所内受入教員

池田 思朗

フリガナ

タケウチ ツトム

ローマ字Tsutomu T. TAKEUCHI

研究目的と成果（経緯）の概要
研究目的
宇宙 138 億年の歴史の中で, 物質はほぼ完全に一様なプラズマから現在のきわめて複雑な銀河の階層構造にいたるまで劇的な進化を遂げてきた. 物理学の第一原理的なアプローチにより宇宙の構造形
成の大局的描像が完成している一方, 銀河が巨大な複雑系であることに起因する支配方程式の複雑さが小スケールの理解を阻んできた. 本研究では, 130 数億年にわたる銀河の形成・進化という複雑な物
理現象を, これまでの宇宙物理学の方法とはまったく異なる, データ科学の最新手法である位相的データ解析(topological data analysis: TDA)に基づくアプローチによって新たな角度から定量化することを目的とする. 銀河進化は多様体学習によって変数を絞り込んだ記述方程式を構築し, 構造形成から銀河進化への遷移過程はパーシステントホモロジーを用いた柔軟で拡張性に富んだ定量化を試みる.
この方法により, 物理学の第一原理から支配方程式の構成を目指してきた銀河物理学を補うアプロー
チを構築でき, 銀河進化を記述する方程式の構築という究極目標への道筋が得られる. 構造形成, 銀河形成進化を統一する記述方法を構築し, これを第一原理から再構成することを最終目標とする.
研究の経緯・成果
私はこれまで銀河の特徴量空間に多様体学習の方法を適用し, 銀河多様体の定量化を進めてきている. 最も簡単な例として, 紫外線から近赤外線の 11 波長での光度空間の中で銀河が織り成す多様体を
Isomap および UMAP によって推定し, 銀河多様体が 11 次元空間に埋め込まれた 2 次元の部分多様体であることを示した. これは, 可視光付近の銀河の放射の多様性を記述する物理量が 2 つで十分であることを意味する. この多様体上でさまざまな物理量を関数として表現することによって, 新しい
銀河進化の定量化が可能である. 現在, 多様体上で星形成率や星質量の進化を示す軌跡をベクトル場

として表現することに成功し, 成果は論文として出版された.
また, 私は PH の有効性を検証するため, 銀河形成以前の通常物質と光との相互作用で生じる粗密波「バリオン音響振動」(baryon acoustic oscillation: BAO)の銀河分布への痕跡を解析した. BAO のスケ
ールは共動距離でおよそ 148 Mpc (1 Mpc = 3.08×10^24 cm)の一定値をとる. 私はバリオン効果有・無のシミュレーション, および SDSS クェーサーデータに対して PH を適用し, 実際にバリオンのある場合のみ 2 次ホモロジー(H_2), すなわち中空のシェル構造を検出した. SDSS データから得られたH2 のスケール 146.6± 2.0 Mpc は BAO の宇宙論の予言とも整合的である. また PH の逆解析も行い, 得られた H_2 に対応する実際の宇宙の構造を可視化することに成功した. この可視化は銀河分布に対しては世界初である. PH の著しい有効性は, 相関関数を始めとする他の方法が構造に高い対称性を仮定する必要があるのに対し, PH は純粋にトポロジー情報のみを用いていることに起因する. この研究も査読誌に掲載された.
またサンプル数 n に対してデータベクトルの次元 d がずっと高い(n << d)タイプの高次元天文デー
タの統計分析手法の発展も行い、この成果も査読誌に受理された。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
Matsui, S. A., et al. 2023, the Journal of the American Association of Variable Star Observers, vol. 51,
no. 1, p. 111(8pp)
DOI:10.48550/arXiv.2303.14558
Cooray, S., et al. 2023, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Volume 524, Issue 4,
pp.4976-4995, DOI:10.1093/mnras/stad2129
Omori, K. C., et al. 2023, Astronomy & Astrophysics, Volume 679, id.A142(33pp), DOI:10.1051/00046361/202346743
竹内 努, 他 2023, 統計数理, 第 71 巻, 第 2 号, 159–187
Takeuchi, T. T., et al. 2024, Astrophysical Journal Supplement Series, in press (arXiv: astroph/2203.04535
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

NECO school: science and methods for wide-field photometric andspectroscopic extragalactic and cosmological surveys

日時2023 年 8 月 28 日－9 月 8 日

場所

基礎物理学研究所(京都)

参加者数

30 人

その他

共同利用の成果を含む、天文学データの統計解析について基調講演を担当

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

96,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

池田 思朗

統計数理研究所

教授

栗木 哲

統計数理研究所

教授

福水 健次

統計数理研究所

教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
a 予 測 制 御 グ ル ー プ ／Prediction and Control Group

主要研究分野分類

2 情 報 科 学 分 野 ／ Information
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2028

研究課題名（和名） 「思い出し現象」を解明するための統計科学的方法の開発
研究課題名（英名）Development of statistical-scientific methods for the understanding of 'RECALL
PHENOMENA'

代表者氏名

石黒 真木夫

所属機関

統計数理研究所

所属部局

名誉教授

職名

名誉教授

所内受入教員三分一 史和フリガナ

イシグロ マキオ

ローマ字ISHIGURO MAKIO

研究目的と成果（経緯）の概要「思い出し」現象の解明を目的とする研究を開始し、データを集めるに従って、この現象が物理学と心理学の両領域にまたがる現象であることが明確になってきた。
「思い出し」が心理的現象であることは自明であるが、忘れていたことが思い出される事例を集めてみると、互いに関連する心理的記憶が、脳神経系における局所的構造と関連していると考えるのが適当であることを示唆する事例が多数見いだされる。何かを忘れていることに気づくきっかけは、連想関係にある記憶の一部が想起され、一部が想起できない場合であるが、想起できなかったことを思い出そうと努力が想起を促すように見える事例が多いのである。これはあることを想起することによって脳の局所的活性化が起こり、この活性化が近縁の神経系の活性化をもたらすのではないかと思わせるのである。
記憶の本体がなんらかの形の脳神経系の局所的構造あるいは状態であることはほぼ間違いない。その状態が作られたときに記憶が発生し、その構造における物理化学的活動が起きたときに「想起」が起きるのであると考えるのが自然であろう。
近来の計算機がデータを「記憶装置」の物理的状態として蓄積するのと脳における記憶の蓄積が似たものであろうと考えることは許されると思われるが、記憶「想起」のメカニズムにおいて計算機と脳では全く違うと思われる。計算機においては各記憶に「アドレス」が与えられていて、CPU においてある記録が必要になるとその記録が納められているアドレスの状態を見にいくように作られている(たとえば、森口繁一著「JIS FORTRAN 入門」、東京大学出版会)。これに対して脳内の記憶にアドレスが与えられていて CPU からのアドレス指定に応じて記録が読みだされている形跡はない。そもそも計算機の CPU に相当する構造の存在が脳内に見いだされたことはないと思われる。
この考察は、現在の人工知能のメカニズムの延長線上に脳機能解明に資するモデルを構築することがおそらく不可能であることを意味している。
脳の物理化学的活動と心理現象に関係があることは早くからきづかれており（医学の祖ヒポクラテスの「全集」に「われわれは、脳あるが故に、思考し、見聞きし、美醜を知り、善悪を判断し、快不快を覚えるのである」との記述があるそうである。[時実利彦著「脳の話」、岩波新書]）、いわゆる「哲学」はこの関係に深い関心を抱き続けてきたようである。
しかし物理現象と心理現象を互いに関連するものとして「科学的」に研究するのは難しい。物理学は研究者達が共有できる測定装置が記録する連続値データの間の関係を記述する数学的体系を整備するという形で発展してきたが、心理学は測定装置による記録が不可能な現象を研究対象とするため本質的に「アンケート調査」によって得られる離散値データの挙動を記述する統計的体系を整備する形で研究されてきており(たとえば、高木貞二編「心理学」、東京大学出版会)、物理現象と心理現象にまたがる「思い出し」のようなことを扱うモデルを作るのが難しいということである。
物理学は、エネルギーや運動量の保存則といった少数の原理から演繹的に導かれる「法則」で物理的現象を説明することにかなり成功している。物理学は無定義用語と公理から出発して論理的に「正しい」定理を生み出していく数学と類似した構造を持っていると考えられるが数学と大きく違うのが、ある時点で説明できない現象に遭遇したときに基礎原理を入れ替えることで、基礎原理からの演繹的説明の形を作るという「方法」である。
我々が目指す物理学と心理学の両領域にまたがる現象に関する理論の構築は、物理学に類似した方法論によるべきと考える。つまり現象解明にあたって why という問いを封印して how の解明に徹して、少数の原理の上に現象に関する法則を構築するという形で研究を進める方法をとるべきであると考えられる。
「少数」の原理を記述するには現在の物理学の原理だけでは不足であることは明らかである。たとえば「思い出す」ということがどういうことなのか現状の物理学の原理から演繹することも定義することもできない。
以上の考察にもとづいて、我々の最終目的は物理学を拡張して心理学を包含する知識体系を構築することと言うことができる。
「思い出し現象」がこの最終目的を目指す研究の入口として適当なものであることは明らかであろう。
なんらかの特定の想起に神経系のどの部分の活動が如何に関係していたかが把握できれば研究が大きく進展することは確実であるが、脳神経系のどこに具体的記憶を置くかに関しては大きな自由度があり、同じことの記憶が人によって全く別のところに記憶されていると考えるのが自然である。このような構造を被験者が意識を保った状態で非侵襲的に把握することは難しいにちがいない。
研究が進展してなんらかの仮説的法則がえられた段階で、物理化学的データと心理学的データによる仮説検証が必要になるはずであり、連続値データと離散的データのあいだの関係の研究になじんだ統計科学専門家の活躍の場が開かれるはずである。
物理化学的データが入手できない段階においても心理学的データを準備することはできるはずである。少なくとも将来必要になるであろう物理化学的データとの対応が出来るかたちのデータのとりかたを研究しておくことは必要であろう。
この一年の研究で、記憶の保持の仕方は個人差が大きく、この個人差にもかかわらずに存在する「共有部分」の把握が必要であることが明らかになったように思われる。それをどう扱うかに関しての研究も必要であり、とにかくさまざまな個性と経験の持ち主の思い出し事例を集めることが必要である
ことが分かったと言えよう。

この研究が面白く、重要であることに疑いはないが、歴代の大哲学者たちが成果を上げられなかった(たとえば、カント著「純粋理性批判」)、短期間でおおきな成果が出るはずもないテーマであり、速やかな業績の蓄積を要求される「現役」世代の研究にはなじまない面がある。「老兵」の出番と言ってよかろう。
本年は、Google ドライブに研究参加者が共有する共同利用研究情報蓄積用フォルダを設定し、思い出し現象の事例を任意に上げてきた。現在、133 の事例が集められている。その大多数は研究代表者によるものであるが、思い出しの裏返しとしての失念、思い出しの連鎖が詳細に再現されている。この記録の中に我々が構築しようとしている理論の「原理」がすでに捕まえられている可能性がないとは言えない。上述した記憶と思い出し現象の物理化学的実体に関して、どういったメカニズムが事例集と自然な形で整合性を持つか、議論を重ね、何らかの仮説という形に昇華させていくことが期待される。
「ロードマップ」として、（１）まず、現状の物理学、心理学の双方で、最初は互いに独立に、将来における癒合を視野に入れた研究を進めながら「接点」を探す研究を進め、（２）ある程度準備が出来た段階で、共同研究を開始し、（３）完成させる。という段階が考えられる。
現在は段階（１）にあると考えられるが、科学技術の進展によって、脳内の物理化学的状態の観測の空間的、時間的精度が格段にあがり、以前から採用されていた体外の現象の物理化学的データと心理データの対応を見るという研究方法が脳内の現象の物理化学的データと心理データの対応を見ることに、原理的には、適用できるようになった。なので、たとえば視界に入った顔を見て「お祖母ちゃんだ！」と分かったときに、それと関係している部位で起きている現象の物理化学的データをとって分析すればいいはずである。もし、このような物理化学的データがとれれば、同じことを複数の言語で記したロゼッタストーンの発見がエジプト古代文字ヒエログリフ解読へのブレイクスルーになったのと同じように心理現象と物理化学現象の関連が解明されるきっかけになるにちがいない。しかし、このような認識に関係する部位、「ロゼッタストーン」が埋もれている場所は人毎に違っているに違いない。
「ロゼッタストーン」がなかなか見つからないことによって段階（２）への移行が視野の外に行ってしまうという「逆行」が起きているように思われる。物理学の発展によって得られた知識の見事さが、ある種の満足感をもたらして「これで十分」という感覚を産んで「初志」を忘れさせている疑いがある。また、「人工知能」の「有用性」が「自然知能」研究を阻害する要因になっているのかもしれない。
本研究によって、物理学側の技術の進展によってようやく段階（２）に進む準備ができたということに研究者の関心が引き戻されることが望まれる。
我々の統計学的アプローチでは事例をデータベースに納めて様々な分類を試みる方法が重要な位置を占めると予想される。データベースソフトの設計まで作業が進んでいるが、このソフトを各メンバー
それぞれが使用できるような形に仕上げるのにどうしたらいいか頭を悩ませている段階である。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時

場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

6,000

特別研究費

16,000基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

種村 正美

統計数理研究所

名誉教授

清水 悟

東京女子大学非常勤講師

三分一 史和統計数理研究所

准教授

小山 慎介

統計数理研究所

准教授

岸野 洋久

中央大学

馬場 康維

統計数理研究所

名誉教授

Institute of Marine Research, Norway

Senior Researcher

Hiroko Kato
Solvang客員研究員（機構教
授）

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2023 年度
研究種別

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

j その他／Others

一般研究２

実施報告書

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2029

研究課題名（和名） COVID-19 感染拡大後の若年層の自殺増加に関する原因の探索
研究課題名（英名）

Searching for Causes of Increased Suicide among Young Adults after COVID-19
Outbreak檀

フリガナ

オカ マユミローマ字Mayumi OKA

代表者氏名

岡

所属機関

統計数理研究所

所属部局

医療健康データ科学研究センター

職名

特任准教授

所内受入教員

椿

広計

研究目的と成果（経緯）の概要
10 年以上にわたり減り続けてきた日本の自殺が 2020 年に入ってから急増し、COVID-19 パンデミッ
クとの関係が指摘されている。経済危機のたびに自殺率が急上昇し収束すれば自殺率も低下するという現象を繰り返してきた日本であるが、この反復から抜け出すためにも従来の対策とは異なる新機軸の取組みが求められる。 疫学、公衆衛生学、経済学、心理学、人間行動科学、都市工学など多様な領域の知見と着想を取り入れて COVID-19 が人間心理と行動様式にあたえる影響を明らかにし、自殺の危険を緩和する自殺予防因子を探索する研究は、国の内外を問わずほぼ手つかずの状態である。
研究結果をふまえ、新たな対策に資する提言を行うことを目指す。
COVID-19 パンデミックの 2020 年前後の自殺統計暫定値を参照して、自殺率増減の指標を市区町村ごとに作り、年齢分布や性差、人口規模、産業構造、経済基盤、医療環境、地形や気候などの変数を用いて分析を行った。さらに地域特性を類型化し、同一類型における市区町村間に生じた自殺率の格差を確認することにより、コロナ禍の社会において自殺の危険を強める自殺危険因子と、危険を緩和する自殺予防因子を探索した。本分析結果に加え、研究代表者が 2017 年から毎年実施している 2 自治体での子どもコホートスタディの結果も参考に、どのような人間心理と行動様式が自殺率の増減に影響しているかを考察した。
失業率と女性の自殺率上昇度との間には有意な正の相関が示されたが、男性の自殺率上昇には示されなかった。年齢層別に検討したところ 20~39 歳層には相関が示されなかった。女性 20～39 歳層においては、宿泊・飲食業就業率と自殺率上昇度との間には有意な相関は示されなかったが、女性 40 歳
以上のすべての層で有意な正の相関が示された。コロナ禍による経済悪化と自殺率上昇の関係は、性別や年齢層によって影響の度合いが異なることが明らかとなった。
女性の自殺率上昇との強い関係が明らかとなった宿泊・飲食業就業率であるが、就業率高値の市区町村であっても農業就業率も高い自治体では、自殺率上昇への影響が緩和されている可能性が示された。また、農業就業率が高い市区町村であっても失業率が高い自治体では、自殺率上昇の自治体が増加する傾向が示された。自殺率上昇の地域差は産業構造の差異によってある程度説明できたものの、異なる産業が混在している地域では影響が相殺されることが明らかとなった。自殺率上昇の地域差とその要因を把握する上での課題である。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
論文発表：
・自殺対策に資する質的/量的研究混合アプローチ －「自殺予防因子」への着眼と社会実装の試み－
岡檀 自殺総合政策研究 第 4 巻(第 1 号) 1-12 2024 年 3 月
・Community gender norms, mental health and suicide ideation and attempts among older Japanese
adults: a cross-sectional study Mariko Kanamori, Andrew Stickley, Kosuke Takemura, Yumiko
Kobayashi, Mayumi Oka, Toshiyuki Ojima, Katsunori Kondo, Naoki Kondo International
Psychogeriatrics, in press 1-11 2023 年 11 月
・日本で最も自殺の少ない町から学ぶ都市のデザイン；路地とベンチが援助希求行動を促す 岡檀
スタンフォード・ソーシャルイノベーション・レビュー 日本版 5 84-94 2023 年 9 月
・日本人女性の自殺率はなぜ 2020 年に急上昇したのか ―自殺率上昇の地域差および性差の把握，要因に関する考察

岡檀 産業精神保健 31(1) 36-41 2023 年 3 月

学会発表：
・第 10 回日本予防理学療法学会学術大会 日本予防理学療法学会 2023 年 10 月 29 日
ったら相談に来てください」―この呼びかけの”弱点”は何かー

「悩みがあ

岡檀

・第 47 回日本自殺予防学会総会 いのちの電話自殺予防シンポジウム 一般社団法人日本いのちの電話連盟 社会福祉法人大分いのちの電話 2023 年 9 月 17 日 「生き心地の良い町」ってどんなまち？
～日本で“最も”自殺が少ない町には理由（わけ）があった～

岡檀・第 20 回日本うつ病学会総会 2023 年 7 月 21 日 日本で最も自殺が少ない町の調査から気づかされたこと 岡檀研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

38,000

特別研究費30,000基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

山内慶太

慶應義塾大学大学院教授

岡本基

統計数理研究所

特任准教授

久保田貴文

多摩大学

准教授

椿広計

統計数理研究所

名誉教授

田村菜穂美

北海道大学

特任助教

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
e 計量 科学グ ループ ／Metric
Science Group

主要研究分野分類

2 情 報 科 学 分 野 ／ Information
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2030

研究課題名（和名） 実践的シンボリックデータ解析環境の開発と応用
研究課題名（英名） Development and Application on Practical Platform for Symbolic Data Analysis
フリガナ

代表者氏名

南

弘征

所属機関

北海道大学

所属部局

情報基盤センター

職名

教授

所内受入教員清水 信夫

ミナミ ヒロユキ

ローマ字研究目的と成果（経緯）の概要
領域知識などに基づく適切な条件のもとで原データを集約化し、それを直接の解析対象とするシンボ
リックデータ解析は、計算機上の処理量の漸減、新たな結果解釈可能性の創出などが期待でき、今日のデータサイエンスにおける有用なパラダイムと考えられる。しかしながら、いわゆるメタレベルでのデータハンドリングを要するなど、統計科学一般とはやや趣の異なる計算機処理が必要となる場合がままある。
提唱者などにより開発、配布されているソフトウェアもあるものの、開発は停滞しており、現在の一般的な計算処理環境には適していない。R 言語の公開ライブラリである CRAN にも、シンボリック
データ解析に属する一部手法が上程されてはいるものの、当該解析法に対する造詣の深い者が扱うことを前提としているように思われ、説明資料においても、シンボリックデータ解析そのものの説明はほぼなされておらず、利用促進に寄与する可能性は低い。
研究代表者はこれまでに、いわゆるクラウドコンピューティングの概念とシンボリックデータ解析のそれとの共通性に着目して開発を進めるとともに、2019 年度までの本共同研究課題において、俗に言う軽量な計算機環境にあっても解析が可能となるよう、研究開発に取り組んできたところである。
そこで、その対象の融合を最終的な目標とし、パーソナルコンピュータ上およびクラウド環境でそれぞれ稼働するシンボリックデータ解析ソフトウェアの構築を目的とするとともに、動作検証を兼ね、当該環境を用いた実データ解析への展開を目標とした。
2023 年度においては、当該環境の構築を含め、シンボリックデータ解析による実データ解析への展開として、貴所教員とのディスカッションを活かして、サイバーセキュリティに関連する不正アクセ
ス履歴データの解析を意図したプログラム構築を行い、システムとしての収斂を目指したが、相応の解析結果は得られたものの、インタフェースなどの整備に至らなかった。しかしながら、Python によるシンボリックデータ解析のプログラム構築には相応の進捗があり、今後も継続して取り組みたい。
なお、申請時には大学院生 3 名を共同研究者としたが、主に大学院生の都合により、来所機会を得ることができなかった。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
H. Minami (2023). Security Information and Event Management (SIEM) application with Symbolic
Data Analysis and its implementation. in "Vast and Aggregative Data Analysis from Theoretical toPractical Approaches (Invited Session), The 12th conference of the Asian Regional Section of theInternational Association for Statistical Computing (IASC-ARS) .
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

260,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

一筆 康平

北海道大学

大学院生

萩沢 将大

北海道大学

大学院生

藤嶋 海斗

北海道大学

大学院生

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

a 予 測 制 御 グ ル ー プ ／Prediction and Control Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2031

研究課題名（和名） 統計的分類モデルにおける情報量規準
研究課題名（英名）Information criteria for statistical classification problems via model-based
clustering

代表者氏名

中村 永友

所属機関

札幌学院大学

所属部局

経済経営学部

職名

教授

所内受入教員

上野 玄太

フリガナ

ナカムラ ナガトモ

ローマ字NAKAMURA, Nagatomo

研究目的と成果（経緯）の概要
統計モデルを基礎とする分類モデル，特に正規混合分布モデルの成分数を，情報量規準で推定することが大目的である．AIC をはじめとして情報量規準と呼ばれるある種の平均対数尤度のバイアス補正をする類の方法は数多く提案されている．混合分布モデルの成分数推定においてはある程度複雑な手続きを取れば推定は可能である．これまでの提案方法の総括を行うとともに，HPC 環境におけるその方法論をさらに進めることを目的とした研究課題でもある．令和 5 年度は，種々の文献調査を中心に行い，次年度はそれら深く読み込むとともに PC への実装と再検証を念頭に種々の数値的な比較を行う予定である．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
本研究は現在文献調査を中心に行っているため，論文や学会での発表はまだない．
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

70,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

土屋 高宏

城西大学

教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

e 計量 科学グ ループ ／Metric
Science Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2032

研究課題名（和名） 医療ビッグデータから考察する生体内金属元素の病態生理学的役割
研究課題名（英名） Pathological roles of metals in human diseases based on clinical big data
フリガナ

フジサワ タカオ

ローマ字Takao Fujisawa

代表者氏名

藤澤 貴央

所属機関

東京大学

所属部局

大学院薬学系研究科細胞情報学教室

職名

助教

所内受入教員

野間 久史

研究目的と成果（経緯）の概要
亜鉛・銅・鉄に代表される必須微量元素は様々な生命現象を制御し、その恒常性の破綻は各種疾患へとつながることが知られている。実際、多くの疾患において金属恒常性の破綻が報告されているが、その因果関係には未だ不明な点が多い。本研究では、公共データベース上のビッグデータを解析することでヒトの健康・疾患と金属恒常性異常との相関解析を行い、得られた統計分析結果を基盤とし、生体内金属元素の恒常性の破綻が疾患発症に繋がる分子機構を生化学的・分子生物学的に検証することを目指した。
今回、必須微量元素の中でも、特に亜鉛に着目した解析を進めた。公共データベース上に各種疾患のヒト検体における亜鉛の定量データがあるかを網羅的に調査したところ、データがほとんど存在しな
いことがわかった。一方で、ヒト検体から取得した RNA-seq データは豊富に存在した。そこで、生体内亜鉛量とよく相関する遺伝子である MT2A に着目し、各種ヒト疾患と MT2A の発現量の相関解析を行うこととした。その結果、いくつかのがん細胞種において、MT2A の発現が顕著に変化している例が存在することが明らかとなった。この解析結果については、日本分子生物学会における招待講
演にて発表を行った。今後、同定したがん細胞における亜鉛の役割について、生化学的・分子生物学的な検証を進めていく。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
学会発表（招待講演、シンポジウム発表）--藤澤貴央、一條秀憲
亜鉛によるヒストンアセチル基転移酵素 KAT7 の活性制御を介した亜鉛恒常性維持機構
第 46 回日本分子生物学会年会研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

5,000

特別研究費

18,000基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

e 計量 科学グ ループ ／Metric
Science Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2033

研究課題名（和名）研究課題名（英名）

筋萎縮性側索硬化症を引き起こす SOD1 の遺伝子変異によるタンパク質構造変化と臨床表現型の相関解析
Correlation analysis of conformational changes in ALS-linked SOD1 and clinicalphenotypes
フリガナ

フジサワ タカオ

ローマ字Takao Fujisawa

代表者氏名

藤澤 貴央

所属機関

東京大学

所属部局

大学院薬学系研究科細胞情報学教室

職名

助教

所内受入教員

野間 久史

研究目的と成果（経緯）の概要
筋萎縮性側索硬化症(Amyotrophic Lateral Sclerosis ; ALS)は根本的治療法の無い極めて重篤な神経変性疾患である。
ALS 患者の約 10%は家族歴を伴い、これまでに 30 種類を超える ALS の関連遺伝子が同定されてきた。SOD1 は 1993 年に最初に発見された ALS の原因遺伝子であり、180 種類を超える遺伝子変異が報告されている。これまでの数多くの臨床報告から、SOD1 遺伝子変異により引き起こされる ALSの臨床表現型(発症時期や生存期間など)は各遺伝子変異により大きく異なっていることが知られているが、その原因は不明である。本研究では、SOD1 遺伝子変異により引き起こされる事象の１つである SOD1 タンパク質の構造変化の程度が、各 SOD1 遺伝子変異による ALS の臨床表現型の違いを説明できる一つのパラメータである可能性について研究を進めた。
これまで、各変異型 SOD1 の生化学的データと臨床表現型データを網羅したデータベースは存在していなかった。そこでまずはじめに、各 SOD1 遺伝子変異による ALS の発症時期や生存期間等の臨床
表現系を文献検索によって調べ上げた。さらに、それらの情報と、我々が以前取得した各変異型
SOD1 の構造変化の定量データを統合することで、ALS 関連変異型 SOD1 についての情報を網羅したデータベースである SoDCoD (a comprehensive database of Cu/Zn Superoxide Dismutase
Conformational Diversity caused by ALS-linked gene mutations and other perturbations)を開発・公開した。また、データベースの公開開始について日本生化学会大会のポスター発表にて広報活動を行い、現在、論文の投稿も進めている。今後、このデータベース上のパラメータを用い、各変異型
SOD1 の構造変化の程度と ALS の臨床表現型の相関解析を進めていく。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）

データベース公開
SoDCoD: a comprehensive database of Cu/Zn Superoxide Dismutase Conformational Diversity caused
by ALS-linked gene mutations and other perturbations
https://fujisawagroup.github.io/SoDCoDweb/
学会発表（ポスター発表）
藤澤 貴央、桃澤 優里花、野間 久史、一條 秀憲
筋萎縮性側索硬化症を引き起こす SOD1 の遺伝子変異によるタンパク質構造変化と臨床表現型の相関解析
第 96 回日本生化学会大会、福岡、2023 年 10 月 31 日～11 月 2 日
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

5,000

特別研究費

35,000基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

a 予 測 制 御 グ ル ー プ ／Prediction and Control Group

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2034

研究課題名（和名） 時系列予測のための動的テキストマイニングに関する研究
研究課題名（英名） Research on Dynamic Text Mining for Time Series Forecasting
代表者氏名

森本 孝之

所属機関

関西学院大学

所属部局

理学部

職名

教授

所内受入教員

川崎 能典

フリガナ

モリモト タカユキ

ローマ字Takayuki Morimoto

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究では、時系列とりわけ金融データの予測に焦点を当て分析を行うことを目的としている。時系
列を予測する手法は、古くから存在するが、その多くが数値化された時系列データを説明変数に置く
モデルに基づく方法である。近年、ビックデータの一種であるテキストデータを経済分析に取り入れようとする多くの研究が試みられている。(例えば Gentzkow et al., 2019, Journal of Economic
Literature) そうした試みの一つに、自然言語処理におけるトピックモデルを金融データ分析に適用するという手法が存在する。具体的には、日々の新聞記事に代表されるテキスト系列から「トピックス
コア時系列」を抽出し、ボラティリティ予測が改善されるかどうかを実証する研究である。
本研究課題では、Morimoto and Kawasaki (2017) Asia Pacific Financial Markets の結果を踏まえ、ト
ピック時系列を推定する際の定式化に変更を加えた。さらに、ボラティリティ予測モデルにトピック
スコア時系列を投入する際に複数のスコア時系列を投入し、かつ変数選択を行うことで金融資産ごとに選ばれるトピックを観察し、経済学的な解釈を施した。また、Morimoto and Kawasaki (2017) で行った外挿予測の実験は、トピックスコア時系列をオンライン推定していない点で真の意味の外挿予測になっていないので、動的トピックモデルの推定パートも逐次更新して、再度の予測検証を行った。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）公刊された論文としては以下が挙げられる。
Morimoto, T. and Kawasaki, Y. (2017), “Forecasting Financial Market Volatility Using a Dynamic
Topic Model,” Asia-Pacific Financial Markets, 24:149-167, DOI 10.1007/s10690-017-9228-z
これに基づき、学会発表やセミナー報告等を行い、コメントをもらい改善点を洗い出した。登壇者に*を付した。
[1] Morimoto, T. and Kawasaki, Y.*, “Forecasting Financial Market Volatility Using a Dynamic TopicModel,” CEQURA Conference 2018 on Advances in Financial and Insurance, Munich, Germany.
(2018/10/5)[2] Morimoto, T. and Kawasaki, Y.*, “Forecasting Financial Market Volatility Using a Dynamic Topic
Model,” 2019 ISI-ISM-ISSAS Joint Conference, Taipei, Taiwan. (2019/01/19)[3] 森本孝之、川崎能典*、テキストデータからの情報抽出を利用した時系列予測、科研費研究集会「経済統計・政府統計の理論と応用」, 東京. (2019/01/30)[4] 森本孝之、川崎能典*、テキスト系列からの動的トピックの抽出によるボラティリティ予測、第 7回統計数理研究所リスク解析戦略研究センター金融シンポジウム、東京. (2019/12/5)[5] Morimoto, T. and Kawasaki, Y.*, Forecasting Financial Market Volatility Using a Dynamic Topic
Model, 62nd ISI World Statistics Congress, Kuala Lumpur, Malaysia. (2019/8/22)[6] Kawasaki, Y.* and Morimoto, T., On a HAR-type Specification in Dynamic Topic Model and its
Application in Volatility Forecasting, 11th CEQURA Conference 2020 on Advances in Financial andInsurance Risk Management, Virtual. (2020/9/25)[7] Kawasaki, Y.* and Morimoto, T., Volatility Forecasting with the Heterogeneous AR-type Multiscale
Dynamic Topic Model, 第 55 回 2021 年度夏季 JAFEE 大会, Virtual. (2021/8/22)
なお、APFM 掲載論文は、日本金融・証券計量・工学学会より 2021 年度ジャフィー論文賞 (応用部門・実証部門) を受賞した (2022/6/26)
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

39,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
e 計量 科学グ ループ ／Metric
Science Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2035

研究課題名（和名） 自治体の事業データおよび公的統計資料を用いた健康格差の評価指標の検討
研究課題名（英名）Development of index to evaluate health inequalities using
local government and national official statistics
フリガナ

イトウ ユリローマ字Yuri Ito

代表者氏名

伊藤 ゆり

所属機関

大阪医科薬科大学

所属部局

総合医学研究センター 医療統計室

職名

准教授

所内受入教員

野間 久史

研究目的と成果（経緯）の概要【研究目的】
国内外における健康格差の存在は各種コホート研究や公的統計を用いた研究において各種報告されてきた。健康日本 21（第二次）において、健康寿命の延伸とともに健康格差の縮小が掲げられ、次期計画においてはより具体的な評価方法が求められている。特に、各都道府県や市区町村など自治体における健康増進計画の策定および実施・評価にあたり、これまでの健康格差指標の定量的評価や要因分析に加え、格差縮小に向けてのアクションにつながるような統計評価が必要とされている。
本研究グループは 2017-2019 年度および 2021～2022 年度において、統計数理研究所共同利用研究
一般研究 2 において、健康格差対策に必要な公的統計指標や公的統計を用いた健康格差指標の地域差や経時変化について検討を行った。国勢調査および人口動態統計を用いて、全死亡及び各死因の年齢
調整死亡率（Nakaya T, Ito Y. Eds. Springer. 2019）や平均寿命・健康寿命における地理的剥奪指標による格差（Kataoka A. et al. Lancet RHWP. 2021）を報告してきた。市区町村という比較的大きな地理的区分を用いた場合においても、日本全体における健康格差が生じていること、また疾患によって、その格差指標が拡大していることが示唆された。また、都道府県内の健康格差と都道府県全体の健康指標との関連についても報告した。自治体において健康格差の対策を行う上では、格差が大きい
サブグループの同定や、要因分析が必要であり、より小さな地理的単位での地域指標との関連や自治体の事業実施状況、保健医療機関の配置などとの関連を分析する必要がある。
本研究では、これまでに分析してきた各種疾患の死亡率や平均寿命・健康寿命といった健康の各指標を毎年収集する公的統計資料に基づき、健康格差を測定し、健康施策の計画・実施・評価に寄与する基礎的資料について引き続き作成することに加え、自治体の事業データの分析を行い、より具体的な健康格差対策につながる分析を行うことを目的として、実施した。

【2023 年度の成果（経過）】1. 自治体における健康施策事業データの分析
自治体保有データ利用に関し、各自治体担当者と面談を行い、データの利用可能性や手続き等の相談を行った。神戸市においては、ヘルスケアシステム事業によるデータベース構築や LIFE Study 研究へのデータ提供が行われており、それらの枠組みからデータ利用の可能性について提案を受け、データを入手し分析を始めた。また、大阪市から HPV ワクチン接種状況に関する自治体データの提供を受け、小地域ごとの地域指標と累積接種割合に関する報告を行った（岡愛実子他、日本疫学会）。
2. 健康格差指標の変化が顕著なサブグループの同定
乳がん、婦人科がん、肺がんなど疾患別に健康格差の推移や要因分析に関する分析を行った。乳がん
ではがん診療連携拠点病院への受療状況と地域の困窮度の関連を検討し、報告した（Sakane J, et al.
。また、子宮頸がんに関しては検診受診や実施体制に関しての地域間の格差についての検IACR2023）
討を行った（Oka E et al. IASSC2023）。
3. 健康格差における各死因の寄与度とその経年変化
都道府県におけるがん統計の推移を評価する Web ツールを構築した。肺がんの健康格差を定量化する Microsimulation model の開発を行い、学会にて報告した。
4. 健康格差縮小のためのアクションにつながる健康格差評価指標の提案
都道府県別の社会経済指標を開発し、報告した（片岡葵他. 厚生の指標 2023）。これまでに研究成果に関して、「がん対策における健康格差の視点」について、各種講演の機会を得て、がん対策や健康日本 21 に活用する格差評価指標を提案した。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）【論文発表】
1. 片岡葵, 井上勇太, 西岡大輔, 佐藤倫治, 福井敬祐, 伊藤ゆり, 近藤尚己: 都道府県別の社会経済状
況を測る合成指標の開発：健康寿命の都道府県間格差対策に向けて. 厚生の指標 2023, 70(6):9-18.
2. 片野田 耕太, 伊藤 秀美, 伊藤 ゆり, 片山 佳代子, 西野 善一, 筒井 杏奈, 十川 佳代, 田中 宏和,
大野 ゆう子, 中谷友樹: 諸外国でのがん登録データの地理情報の利用事例とわが国の全国がん登録の諸問題. 日本公衆衛生雑誌 2023, 70(3):163-170.doi: 10.11236/jph.22-093
3. Kaneko N, Nishino Y, Ito Y, Nakaya T, Kanemura S: Association of Socioeconomic Status Assessedby Areal Deprivation with Cancer Incidence and Detection by Screening in Miyagi, Japan between
2005 and 2010. J Epidemiol 2023, 33(10):521-530.doi: 10.2188/jea.JE20220066【学会発表】
1. 岡 愛実子, 岡田めぐみ, 天野こころ, 塩谷佐紀子, 川端弥桐, 櫻井理恵, 小西美輝, 中谷友樹, 上田豊, 伊藤ゆり: HPV ワクチン累積接種割合の現状とその地域格差に影響する要因分析. In: 第 34 回日
本疫学会学術総会: 2/1 2024; 滋賀/びわ湖大津プリンスホテル; 2024.
2. Oka E, Kataoka A, Nakaya T, Ueda Y, Nakayama T, Ito Y: Socioeconomic and Rural-urban
Inequalities in Cervical Cancer Screening Uptake and Regional differences in Policies Related to
Cervical Cancer Screening. In: IACCS 2023. Tokyo: [Poster]; 2024.
3. 坂根 純奈, 木村 光誠, 李 相雄, 岩本 充彦, 伊藤ゆり: 女性乳がん患者の生存率における社会経済
指標による格差：全国がん登録による検討. In: 第 31 回日本乳癌学会学術総会: 6/30 2023; パシフィ
コ横浜: 155-3[Poster]; 2023.

4. 花房真理子, 伊藤ゆり, 石橋洋則, 中谷友樹, 那波信敏, 祖父江友孝, 大久保憲一, 藤原武男: 社会
経済指標と原発性肺がん術後の純生存率との関連：院内がん登録を使用した日本の三次医療機関での観察研究. In: 日本がん登録協議会第 32 回学術集会: 6/9 2023; 青森, リンクモア平安閣市民ホール:
口演 (O2-5); 2023.
5. 伊藤ゆり: 誰一人取り残さないがん対策～第 4 期がん対策 推進基本計画におけるロジックモデルの考え方 と評価指標～. In: 第 64 回日本肺癌学会学術集会 11/3 2023; 幕張メッセ 国際会議場: 教育研修委員会企画就労両立支援 セッション[招待口演]; 2023.
6. 伊藤ゆり: ロジックモデルを活用したがん計画～その考え方と評価指標～. In: 一般社団法人全国
がん患者団体連合会 シンポジウム: 5/31 2023; オンライン: 口演 2023.
7. 伊藤ゆり: がん対策における健康格差の視点～誰一人取り残さないがん対策の実現に向けて～. In:
全国がん患者団体連合会シンポジウム 国の第 4 期がん対策推進基本計画と都道府県がん対策推進計
画を考える: 4/8 2023; オンライン; 2023.
8. 伊藤ゆり: がんサバイバーシップにおける健康格差の視点. In: がん患者学会 2023: 8/20 2023; 大阪,大阪医科薬科大学 新講義実習棟: 招待講演; 2023.
9. Sakane J, Ota M, Nakaya T, Ito Y: Characteristics and survival of breast cancer patients in Japanesedesignated and non-designated cancer care hospitals. In: IACR2023. Granada，Escuela Andaluza deSalud Pública(EASP): [Poster]; 2023.
10. Oka E, Kataoka A, Nakaya T, Ueda Y, Ito Y: Socioeconomic and rural-urban inequalities in HPV
vaccination,screening uptake and cervical cancer outcomes in japan. In: IACR2023. Granada，Escuela
Andaluza de Salud Pública(EASP): [Poster]; 2023.
11. Ito Y, Fukui K, Katanoda K, T S: Area-based socioeconomic inequalities in cancer survival using the
National Cancer Registry (全国がん登録を用いた地域の社会経済指標によるがん生存率の格差). In:
The 82nd Annual Meeting of the Japanese Cancer Association(第 82 回日本癌学会学術総会): 9/21
2023; 神奈川, パシフィコ横浜: English Oral Sessions E24 Epidemiology (1) E-1020; 2023.
12. Ito Y: Local view:Socioeconomic Inequalities in HPV-related Cancer Outcome in Japan. In: The
International Conference on Health Policy Statistics (IPVC) : 2023: 4/18 2023; Washington DC, USA.:
Public Health Workshop 5: Equity In Cancer Prevention and Control【招待有】; 2023.
【ホームページ】
都道府県別がん統計ダッシュボード
https://wellbeing-datascience.com/data-viz/cross-prefecture/
都道府県別の社会経済状況を測る合成指標
https://wellbeing-datascience.com/data-viz/socioeconomic-index/研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

891,000

特別研究費

31,000基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

中谷 友樹

東北大学

教授

近藤 尚己

京都大学

教授

福井 敬祐

広島大学

准教授

Sato Tomoharu

大阪大学

Assistant Professor

齋藤 梶原 麻里大阪府立病院機構大阪国際がんセンター（研究所）

副部長

Inoue-Choi

US National Cancer

Maki

Institute

西岡 大輔

大阪医科薬科大学

助教

片岡 葵

大阪医科薬科大学

研究支援員

Ota Masato

大阪医科薬科大学

Resident

Sakane Junna

大阪医科薬科大学

大学院生

井上 勇太

徳島大学

助教

川崎 由華

大阪医科薬科大学

大学院生

石原 政佳

広島大学

大学院生

菅

香織

京都大学

大学院生

岡

愛実子

大阪大学

大学院生

巽

夕起

広島国際大学講師

Staff Scientist

目次に戻る2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

a 予測制御グループ／
Prediction and Control Group

主要研究分野分類

1 統計数学分野／Statistical
Mathematics

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2036

研究課題名（和名） 統計的な疑似一様乱数の性質に関する研究
研究課題名（英名）On the properties of statistical pseudo uniform random numbers and its
applications

代表者氏名

土屋 高宏

所属機関

城西大学

所属部局

理学部

職名

教授

所内受入教員

川崎 能典

フリガナ

ツチヤ タカヒロ

ローマ字Takahiro Tsuchiya

研究目的と成果（経緯）の概要
今年度は，任意の点列が一様乱数列とみなせるか否かを尤度により評価する仕組みを考究した．一様乱数は，その順序統計量の任意の 2 つの差分がベータ分布に従うという性質がある．この性質を利用して任意の点列が一様乱数になっているか否かを、ベータ分布の平均対数尤度と対数尤度を比較する
ことを通して可能であるかを検証した．また，この考え方を基本とし，任意の点列の一様性と無作為性を同時に尤度による評価ができないか検討を始めたところであり，これはデータの並びとその値が2 次元の一様分布とみなせるかなど、空間統計学との関係性も検討することを今後の研究計画としている．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
直接の研究成果は，以下の通りである．
[1] 中村永友・土屋高宏 (2024). 疑似乱数の一様性の尤度による評価, 札幌学院大学 総合研究所紀要（情報科学）, Vol.11, 1-7, 2024.3.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

69,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

中村 永友

札幌学院大学教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
c データ同化グループ／Data
Assimilation Group

主要研究分野分類

4 物 理 科 学 分 野 ／ PhysicalScience

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2037

研究課題名（和名） 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
研究課題名（英名） Improvement of GNSS ionospheric tomography based on radar
フリガナ

ウエノ ゲンタ

ローマ字Genta Ueno

代表者氏名

上野 玄太

所属機関

情報・システム研究機構 統計数理研究所

所属部局

モデリング研究系

職名

教授

所内受入教員上野 玄太

研究目的と成果（経緯）の概要
レーダーによる電離圏観測データを Global Navigation Satellite System(GNSS)による電離圏観測データに加えて用いることで電離圏プラズマ密度の 3 次元分布を求める電離圏トモグラフィーの精度向
上を進めることを目的として研究を実施した。
高度 100km から 1,000km にかけて広がる電離圏は、主に太陽からの紫外線と X 線により大気が電離され、プラズマが存在している領域である。大気とプラズマという異なる運動方程式に支配される流体が相互に作用しながら混在している領域であるため、その運動は複雑であり多くの未解明の現象が生じている。また電離圏プラズマは電波の反射、屈折、伝播遅延を起こすため、地上―衛星間及び地上―地上間の通信・放送・測位などの電波に影響を与えており、電離圏の理解と状況の把握は電波を用いた社会システムの運用においても重要となっている。その電離圏の観測手段としては、地上から電波を送信し電離圏による反射波から電離圏情報を得るレーダーがあるが、装置の規模が大きいた
め、観測点は限られており、その観測時間も限定されている。そこで、近年大きく発展を遂げたのがGNSS 受信機による電離圏の観測である。GPS などの GNSS 衛星は高度 20,000km 程度を飛翔し、その電波は電離圏プラズマによる遅延を受けて地上受信機で受信されるため、電波経路上のプラズマ密度の積分量の情報が測定可能である。この積分量の情報をもとに電離圏プラズマ密度の 3 次元分布を求める電離圏トモグラフィーが開発されており、研究代表者らによる電離圏トモグラフィーでは日本上空におけるプラズマ密度の分布の推定を準リアルタイムにされるようになっている。しかしながら、GNSS 受信機分布の制限から、空間分解能が低いことや、領域の境界付近での精度の低下が課題となっている。本研究では、観測点や観測時間が限定的ではあるが精度の高い観測データである電離圏レーダー観測データを GNSS 電離圏トモグラフィーに導入することによって、3 次元プラズマ密度分布の推定精度と信頼性を高めることを目指して研究を実施した。
これまで研究代表者及び研究分担者が開発してきた日本国内の国土地理院 GNSS 受信機網

GEONET のデータを用いた電子密度トモグラフィーは、拘束条件付き最小自乗法によって電波経路
上の電子密度を推定する手法であり、悪条件な時でも有意な推定が行えるアルゴリズムを採用しているためほぼ全ての時間帯において日本上空の電子密度 3 次元分布の推定が可能である。このアルゴリ
ズムを用いて算出された 3 次元電子密度分布は国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所電子航法研究所によって提供されている(https://www.enri.go.jp/cnspub/tomo3/index.html)。本研究では、トモグラフィーに北海道（稚内）、東京、鹿児島、沖縄の 4 地点でのアイオノゾンデによる電離圏観測データを追加する手法を確立し、その追加によって、高度方向の最高電子密度とその高度の推定精度が 60%程度改善することを示すことができた（Ssessanga et al., 2021）。GNSS 受信機網は日本国内だけでなく全世界に展開されており、そのような受信機密度が異なる GNSS 受信機網への適用も進めた。北米における GNSS 受信機網は GEONET に比べて受信機間隔が広く、特に内陸部の受信機密度が低いが、適切な空間分解能を設定することで、3 次元電子密度の再現が可能である。そこで本研究で開発したトモグラフィー・アリゴリズムを 2017 年 8 月 21 日の皆既日食時の観測データに適用
して北米上空電離圏における 3 次元電子密度構造の時間変化を得た。その結果、日食による電離圏電子密度の減少が局所的に 40%に及ぶこと、日食終了後 30 分程度でほぼ回復すること、これらの大規
模な密度変動に加えて大気重力波モードで上下方向に伝搬する密度構造が発生すること、を示すことができた（Chen et al., 2022）。本研究で開発しているトモグラフィーを、異なる GNSS 受信機分布特徴を持つ日本以外の地域へ適用する場合でも、高い時間・空間分解能での 3 次元電子密度構造の再構築が可能であることを示せたが、さらに GNSS 受信機密度の低い領域への応用として、GNSS 受信機
が沿岸部のみに散在する南極域への適用を進めたところ、観測データが十分ではなく、南極昭和基地に設置されている大型大気レーダーPANSY レーダーや人工衛星によるデータなどの追加的な観測データの導入が必要であることが確認された。PANSY レーダーは電離圏の電子密度高度分布を観測す
る IS 観測が可能であり、GNSS による電子密度の積分量の測定を補うことが可能である。これらについては、引き続き検討を進める。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
電子航法研究所 Real-Time 3-D Ionospheric Tomography Data Page（ホームページ）
https://www.enri.go.jp/cnspub/tomo3/index.html
Chen, C.H., C.C.H. Lin, C.J. Lee, J.Y. Liu and A. Saito (2022). Ionospheric responses on the 21 August
2017 solar eclipse by using three-dimensional GNSS tomography. Earth, Planets and Space, 74, 173,
doi: 10.1186/s40623-022-01734-y.
Ssessanga, N., M. Yamamoto, S. Saito, A. Saito, and M. Nishioka (2021), Complementing regional
ground GNSS-STEC computerized ionospheric tomography (CIT) with ionosonde data assimilation,
GPS Solutions, 25：93, doi: 10.1007/s10291-021-01133-y.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

78,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

齊藤 昭則

京都大学

准教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
c データ同化グループ／Data
Assimilation Group

主要研究分野分類

5 工学分野／Engineering

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2038

研究課題名（和名） 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
研究課題名（英名）Coastal inundation risk evaluation by tsunami and storm surge ensemble
simulations
フリガナ

キタノ トシカズ

ローマ字Toshikazu Kitano

代表者氏名

北野 利一

所属機関

名古屋工業大学／Nagoya Institute of Technology

所属部局

工学部 社会工学科／Dept. of Civil Engineering

職名

教授／professor

所内受入教員上野 玄太

研究目的と成果（経緯）の概要
2011 年の東日本大震災における津波被害を受け，土木学会では，海岸工学と都市計画学の両委員会にまたがる減災アセスメント小委員会を設けて，新たな海岸防災ならびに減災対策決定プロセスを検討している. その大きな論点は，従来型の 1 つの想定最大シナリオに基づいた決定論的な検討ではな
く，最低限の制約条件を設けた上での無数の想定に基づいた確率的な評価を行なうところにある.それにより，地域海岸単位での津波水位ハザードカーブを作成し，海岸防災に係る意思決定プロセスにおいて，費用便益分析(いわゆる B/C)を実施できる.それにより，来たるべき太平洋沖の大津波に対して整備しておくべき海岸堤防の高さ(を代表とするものの，総合的な減災対策)の合意形成に必要となる
複数の代替案を提示できる.このような検討は，来るべき南海・東南海沖地震による津波災害に対して，被害を最小減にとどめ，事前復興などの発災後の対策にも不可欠なものである. その一方で，2018 年の台風 21 号により，大阪港では，既往最大値を超える高潮が発生し，関西国際空港が越波により浸水するという被害が起こった.大阪湾沿岸の都市部では 3 つのゲートによる防潮対策が機能して，堤内地の人的・資産被害を概ね防ぐことができたが，港湾 区域や臨海部の埋立て地に新たに整備 された宅地では被害が発生した.また，2019 年の台風 15 号による千葉での風災害，台風 19 号による長野か ら東北に至るまでの洪水被害は記憶に新しい.東京湾(特に，神奈川県)の沿岸部でも浸水被害があったが，沿岸部からの浸水が深刻な被害までに至らなかったのはさいわいである.この数年の風水害を経験するとおり，気候変動に伴う台風の規模や進路ならびに来襲頻度が変化することを念頭において，沿岸部の 浸水リスクの評価に対して，気候変動に伴う高潮災害のリスクについても新たに見積もる必要性がある. 以上の背景のもとで，津波や高潮・高波の設計外力の設定に際し，外力の既往最大値を考慮しつつ，想定範囲の最大値を選択する傾向にあり，その発生確率の客観的な評価がな
され ていない.今後の人口減少 社会を考えると，ハード整備に頼りすぎるのは過剰投資となる可能性

もある.最適な防護レベルを設定するためには，科学的な正しさを失わずに，社会の理解と信頼が得られるような説明 が可能な手法を開発する 必要がある.そこで，津波外力に関しては，津波発生の原因となる地震の数値シミュレーションに基づいたアンサンブルデータセットを生成し，また，高潮・高波に関しては，別プロジェクト (文科省委託事業気候変動予測先端研究プログラム)から得られる気候情報に基づいた経験台風モデルによる数値シミュレーションによるアンサンブルデータセットを用いて，リアルオプションによる将来の時点での対策の組み合わせを考慮したリスク評価のために必要な高潮の浸水数値シミュレーション結果をスーパーコンピュータで実施し，結果の考察を行うことが目的である.現段階では，海岸施設整備の組合せや，堤防嵩上げのタイミングと高さおよび回数，養浜の頻度と規模，高台移転等の土地利用施策について，タイミングと施策の組み合わせの最適化手法を網羅的に検討できるプログラムの試運転を行い，沿岸のリスク評価ができる環境を整備中である．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
安田誠宏・今井香萌・松下紘資・大熊康平・飯干富広: 越波流量に及ぼすブロック空隙率の影響に関する実験的研究,
土木学会論文集，特集号（海岸工学），79，paper ID:23-17109.
芳賀 渓介・有川 太郎・白井 知輝・榎本 容太: 津波浸水計算における都市建築物が津波到達時間に及ぼす影響に関する検討,
土木学会論文集，特集号（海岸工学），79，paper ID:23-17050.
白井知輝・大前勇人・石渡雄大・有川太郎: 効率的な高潮リスク評価手法の構築に向けた基礎的検討
土木学会論文集，特集号（海岸工学），79，paper ID: 23-17041.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時

開催していない．

場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

240,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

山中 亮一

徳島大学

准教授

福谷 陽

関東学院大学准教授

安田 誠宏

関西大学

准教授

有川 太郎

中央大学

教授

上野 玄太

統計数理研究所

教授

郡司 滉大

中央大学

大学院生

榎本 容太

中央大学

大学院生

白井 知輝

中央大学

大学院生

目次に戻る

2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

c データ同化グループ／Data
Assimilation Group

主要研究分野分類

5 工学分野／Engineering

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2039

研究課題名（和名） 気候変動に伴う豪雨の極値生起の重畳と非定常性に関するデータ解析手法
研究課題名（英名）

Dependence and nonstationarity of extremes and its data analysis for heavy
rainfall due to climate change
フリガナ

キタノ トシカズ

ローマ字Toshikazu Kitano

代表者氏名

北野 利一

所属機関

名古屋工業大学／Nagoya Institute of Technology

所属部局

工学部 社会工学科／Dept. of Civil Engineering

職名

教授／professor

所内受入教員上野 玄太

研究目的と成果（経緯）の概要
目的：洪水と高潮による氾濫，洪水と内水氾濫，高潮と高波による越波や越流など，風水害外力の重畳は，想定以上の被害の拡大を起こす危険性がある.また，隣接地域の被災に対する被害の集積も注目すべきリスクである.また，同一の気象擾乱とまではいかなくても，ある特定の地域に，同じ年に２度の極端事象が重畳すると，復旧しないままの被災となるリスクもある．複数の事象の重畳は，それらの事象の従属性に密接に関わる．ペアワイズの相関係数だけで従属構造を表現できるという良い特性のある多変量正規分布とは異なり，多変量極値の従属構造は多様であり，必ずしも数少ない統計量
で，その特徴を表現できるものではない．近年，多変量の極値の生起の組合せに対して，接合関数(コピュラ)を用いて，極値の従属性に関する指標は幾つかの定義が提案されている（Serinaldi,2015）.しかし，それらの定義は非常に複雑となるものであり，浸水氾濫の防災・減災の計画に役立てることは難しい.そこで，本研究では，２変量ならびに３変量以上の多変量極値の重畳ならびに従属性を表す統計量や指標を，数学的視点ならびに応用上の視点から整理する．
本研究では，気候シミュレータより得られた多数アンサンブル予測値を用いた将来予測に対し，極端事象の重畳の特徴を抽出できるデータ解析手法を検討することを目的とする．なお，気候変動に伴う極値を扱うため，非定常性の検討は避けられない．非定常モデルも併せて検討中である．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
北野利一：いまだからこそ読んでおきたい極値統計の古典（３）：ＨＲモデル，統計数理研究所 共同
研究リポート ４７１ 極値理論の工学への応用(21)，pp.3-12, 2024.
北野利一：極値データの転写と極値分布との整合性，統計数理研究所 共同研究リポート ４７１ 極
値理論の工学への応用(21)，pp.31-33, 2024.
田中智大・内村在誠・北野利一: 日本全国の 2 水系の組に対する河川流量の裾従属性分析，統計数理

研究所 共同研究リポート ４７１ 極値理論の工学への応用(21)，pp.1-2, 2024.
北野利一：水文統計における「プロクルステスの寝台」問題，土木学会論文集 特集号（水工学），（印刷中）田中智大・内村在誠・北野利一・立川康人： d4PDF と 2 変量極値分布を用いた全国一級水系内の２水系間の河川流量の裾従属性の分析，土木学会論文集 特集号（水工学），（印刷中）
Kitano, T.: Tools for Building Spatial Dependence Structure of Extreme Wave Heights at Regionally
Neighboring Ports, Springer, (in Press).
Tanaka, T. & T. Kitano, Testing the Multivariate Hüsler–Reiss Model as a Practical Parametric
Approach for Multiple River Flood Risk Assessment Using d4PDF Data: A Case Study in Kyushu
Island, Japan, Journal of Hydrologic Engineering, Volume 29, Issue 3, pp.04024006-1~13.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

極値の非定常モデルと多変量モデルについて，単変量極値の転写と多変量極値の従属性について，

日時

２０２３年１１月３０日（木），２０２４年３月６日（水）〜７日（木）場所

名古屋工業大学 ２４号館１１６号室（ミーティングルーム），２４号館３１
９号室

参加者数

３名（上野，田中，北野），２名（小池，北野）

その他（開催地が統計数理研究所ではないため）旅費については，各自の研究費による

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

159,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

上野 玄太

統計数理研究所

教授／professor

田中 智大

京都大学

助教

小池 孝明

一橋大学

講師

渡部 哲史

九州大学

准教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２
b 複雑構造モデリンググルー

統計数理研究所内分野分類

プ／Complex System Modeling2 情 報 科 学 分 野 ／ Information

主要研究分野分類

Science

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2040

研究課題名（和名）研究課題名（英名）

R を利用した集約的シンボリックデータの可視化ソフトウェアの開発に関する研究
A study on the development of visualization software for aggregate symbolic datausing R

代表者氏名

山本 由和

所属機関

徳島文理大学

所属部局

理工学部

職名

教授

所内受入教員

清水 信夫

フリガナ

ヤマモト ヨシカズ

ローマ字YAMAMOTO Yoshikazu

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究の目的は，R を利用した集約的シンボリックデータの可視化ソフトウェアの作成である．集約的シンボリックデータは，多変量データのグループを表すためのいくつかの記述統計量の集合をデータと考えたものである．つまり，個々のデータの代わりにグループの記述統計量に注目する．特に，このグループ間の関係を分かりやすく可視化することを考えている．分かりやすく可視化するためには，マウスによって指定したグループをハイライトして表示するなどの対話的な操作が必要である．
そこで，本研究では，R で作成した集約的シンボリックデータを可視化するソフトウェアの開発を行う．
この成果として，集約的シンボリックデータの可視化を目的としたグラフィックスの操作と連携について検討してきた結果を R によって実装した．特に，一般的なデータから集約的シンボリックデータを作成して，可視化を行えるようにした．R の可視化機能では，マウスによる対話的な操作の実行が難しいために，JavaScript を利用した．つまり，R で計算した結果を JavaScript のプログラムに渡して，Web ブラウザで動的コンテンツを描画する JavaScript ライブラリである D3.js を利用したプログ
ラムによって可視化する．R を使うための開発環境である RStudio では，このようにして可視化した結果も R の可視化機能で表示した図と同じように扱うことができる．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
本研究において作成したソフトウェアを使用して次の発表を行った．
・ 清水 信夫，中野 純司，山本 由和，集約的シンボリックデータの多重対応分析, 京都大学, 2023
年度統計関連学会連合大会講演報告集，2023/9/3-7 実施

・ Junji Nakano, Nobuo Shimizu, Yoshikazu Yamamoto. Chestnut plot to visualize aggregatedsymbolic data, University of London, 25th International Conference on Computational Statistics(COMPSTAT 2023), 2023/8/22-25 実施
・ Nobuo Shimizu, Junji Nakano, Yoshikazu Yamamoto, A Visualization of Aggregated Symbolic Data
by Multiple Correspondence Analysis Method, Macquarie University, THE 12TH CONFERENCE OF
THE IASC-ARS (IASC-ARS2023), 2023/12/6-8 実施
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

209,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

松井 峻希

徳島文理大学

大学院生

飯塚 誠也

岡山大学

教授

藤野 友和

福岡女子大学

准教授

中野 純司

中央大学

教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２
b 複雑構造モデリンググルー

統計数理研究所内分野分類

プ／Complex System Modeling

5 工学分野／Engineering

主要研究分野分類

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2041

研究課題名（和名） 回転円すいを用いた高粘度液体の揚水パターンの遷移研究課題名（英名） Lifting-up flow pattarn of highly viscous fluid by rotating cones
フリガナ

アダチ タカヒロ

ローマ字Takahiro ADACHI

代表者氏名

足立 高弘

所属機関

秋田大学/Akita University

所属部局

理工学研究科/Faculty of Engineering Science

職名

教授/Professor

所内受入教員伊藤 聡

研究目的と成果（経緯）の概要
研究目的:
頂角を下にした円すいを水に浸し回転させると，円すい外表面を膜状流れが揚水される．水より粘性の大きなニュートン流体では曵糸性の影響により，円すい外表面には糸状の揚水が現れる．このとき，円すい外表面の揚水流には遠心力が作用するにも拘らず液が飛散することはない．膜状揚水から糸状揚水への遷移現象を利用して液体から液糸をうまく生成する機構について調べる．一方で，高粘度であるが非ニュートン性を有する高分子流体の場合には，分子の配向により液が揚水されない現象が見られる．そこで本研究では，ニュートン流体と非ニュートン流体の両方について，回転数と粘度の変化に対して膜状揚水と糸状揚水の発生条件を明らかにする．また，揚水に必要な動力および周囲へ放出される液滴や液糸の分布特性を統計解析を用いて明らかにすることが目的である．
成果(経緯):
微粒化あるいは細線条化して液滴や線条塊となり周囲へ放出される流体塊の粒径や直径分布等について数値解析と実験計測を行うが，その際に得られたデータを適切な手法で解析することが必要となる．統計解析あるいは昨今のデータサイエンスを用いた解析を行うことに取り組んだ．23 年度は特に、動的モード分解を用いた揚水現象のモード解析に取り組んだ．揚水初期のステージでは，膜状揚
水と糸状揚水が混在した流れ現象が可視化実験より観察される．そのため，この可視化画像情報をデータとして動的モード分解を実行し，膜状揚水と糸状揚水のモードを適切に分離すること，およびその際に固有値として算出される振動数成分を解析することでそれぞれのモードの動的な時間発展の情報を得ることに取り組んだ．このような取り組みは比較的新しいものであり、2024 年度からの科研費研究テーマとして採用されるに至っている．

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
1) 2024 年度 科研費基盤研究 C に採択: DMD を用いた膜状・糸状揚水の生成メカニズム解明と液滴・液糸生成装置の開発
2) 日本混相流学会、混相流 Vol.38No.3（2024 年 9 月号）「特集」記事への執筆依頼を受ける．
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

62,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

秋永 加奈

秋田大学/Akita University

技術職員

谷田 開

秋田大学/Akita University

大学院生

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
f 構 造 探 索 グ ル ー プ ／Structure Exploration Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2042

研究課題名（和名） 実践的ベイズ推定量を開発する基盤研究課題名（英名） Foundation for developing practical Bayesian estimator
代表者氏名

小椋 透

所属機関

三重大学医学部附属病院

所属部局

臨床研究開発センター

職名

講師

所内受入教員

野間 久史

フリガナ

オグラ トオル

ローマ字Toru Ogura

研究目的と成果（経緯）の概要
母集団の状況を明らかにするためにはサンプルサイズが大きいことや短い間隔の経時データを取得できることが理想である。しかしながら、医学や疫学などの分野では研究者が自由にデータを取得できないことが多く、サンプルサイズが小さいことや断片的なデータになることはしばしばある。そのようなデータであっても母集団の状況を精度高く推定することは研究者に求められている。無情報から母集団の推定は難しいが、母集団が従う分布が既知であるとされている事象はあり、その母集団が従う分布のパラメータを精度高く推定することで事象の解明につなげることが可能となる。パラメー
タ推定の方法はしばしば最尤法が用いられるが、サンプルサイズが小さなどの制限のあるデータでは推定精度が高くないことがある。本研究では、ベイズ推定量を用いることで、このような制限のある
データであっても母集団の状況を精度高く推定することを目的としていた。
各研究者が担当とするベイズ推定量を決めて研究を進めた。異なるベイズ推定量の研究であっても共通点が多く、2 回開催した研究会やメールなどでメンバーと緊密に連絡を取りあって研究の促進につなげた。小椋は対数オッズ比を推定する研究において、各群の割合の推定を行わずに対数オッズ比を直接推定することで精度が向上することを報告した。さらに、Yanagimoto and Miyata (2024) が提案した matching profile marginal likelihood prior を用いて、対数オッズ比の推定と Fisher's exact testの同時改善に関する研究に着手した。作村はロジスティック分布、ガンマ分布、ワイブル分布を対象に最適な事前分布の選択に関する報告、Gumbel 分布のパラメータ推定においてサンプルサイズが小さい場合でも推定精度が高いことの報告を行った。宮田は非凸の罰則項に基づくスパース推定やリッ
ジ推定、ラッソ推定、ブリッジ推定に関する報告を行った。田畑は多項ディリクレモデルの客観事前分布や分割表における様々な統計解析方法について報告を行うとともに、実例に適用して有効性を検証した。柳本は Jeffreys Prior と MLE に観察される共通性に関する報告、Estimand elicitation として正規分布やガンマ分布などが扱えることの報告を行った。これらの研究成果は論文や学会等で公表した。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
1) 小椋透, 柳本武美. (2023). ベイズ法を用いた対数オッズ比の直接推定法の提案, 統計関連学会連合
大会, 295.
2) Sakumura T, Yanagimoto T. (印刷中). Very small bias observed in Bayesian estimators even forsmall sample sizes. Commun. Stat. Simul. Comput.
3) Tahata K, Auchi R, Ando S , Tomizawa S. (印刷中) . Separation of the refined estimator of themeasure for symmetry in square contingency tables. Commun. Stat. Simul. Comput.
4) Abe T, Miyata Y, Shiohama T. (2023). Bayesian estimation for mode and anti-mode preserving
circular distributions. Econom. Stat. 27, 136-160.
5) Miyata Y, Shiohama T, Abe T. (2023). Identifiability of asymmetric circular and cylindrical
distributions, Sankhya A, 85(2), 1431-1451.
6) Miyata Y (2023). Asymptotic properties of bridge estimators in linear models underheteroscedasticity, Bergamo-Waseda Workshop on Inference for Stochastic Processes and Applications,
University of Bergamo, Italy.
7) 柳本武美. (2023) 共役事前分布の再構成：直交性と estimand, 統計関連学会連合大会, 209.
8) 柳本武美. (2023) Jeffreys prior と MLE に共通した役割とその含意, 科研費シンポジウム「データサイエンスにおける統計的理論・方法論の新展開」
9) Yanagimoto T, Miyata Y. (2024). A pair of novel priors for improving and extending the conditional
MLE. J. Stat. Plan. Inference. 231, 106117.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

実践的ベイズ推定量を開発する基盤

日時①2023 年 11 月 24 日 9:00-17:00、②2024 年 2 月 19 日 9:00-17:00

場所①統計数理研究所セミナー室 7、②統計数理研究所セミナー室 6

参加者数①5 人、②5 人(内 2 人はオンライン参加)

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

120,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

作村 建紀

法政大学

講師

田畑 耕治東京理科大学教授

宮田 庸一

高崎経済大学准教授

柳本 武美

統計数理研究所

名誉教授

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2023 年度
研究種別

一般研究２

実施報告書

一般研究２

統計数理研究所内分野分類

h 学 習 推 論 グ ル ー プ ／Learning and Inference Group

主要研究分野分類

4 物 理 科 学 分 野 ／ PhysicalScience

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2046

研究課題名（和名） 非ガウス性による電波望遠鏡時系列データの異常検知
研究課題名（英名） Anomaly detection by non-Gaussianity in time-series data
代表者氏名

高橋 慶太郎

所属機関

熊本大学

所属部局

大学院先端科学研究部

職名

教授

所内受入教員

池田 思朗

フリガナ

タカハシ ケイタロウ

ローマ字Keitaro Takahashi

研究目的と成果（経緯）の概要
電波干渉計 MWA で取得された時系列データの非ガウス性から異常を検知するソフトウェアの開発を進めた。また、パルサータイミングアレイにより背景重力波を検出する実験において、シグナルの統計的有意性をどのように評価するかについての議論も開始した。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2023A%26A...678A..50E/abstract
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

115,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

池田 思朗

統計数理研究所教授

間野 修平

統計数理研究所

教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

一般研究２

実施報告書

一般研究２
d 調査科学グループ／Survey
Science Group

主要研究分野分類

6 人 文 科 学 分 野 ／ Human
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-2047

研究課題名（和名） 大規模な言語意識調査データの統計的解析
研究課題名（英名） Statistical Analysis of Large-scale Language Awareness Survey
代表者氏名

田中 ゆかり

所属機関

日本大学

所属部局

文理学部

職名

教授

所内受入教員

前田 忠彦

フリガナ

タナカ ユカリ

ローマ字TANAKA Yukari

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究課題の目的は、大規模な言語意識調査データを統計的に解析することによって、回答者属性に基づくクロス集計による分析を超える知見を得ることである。本研究課題では、言語意識調査の設計・実施・分析経験の豊富な研究者と、社会調査の設計・実施・分析ならびに大規模な社会調査デー
タの多様な統計的解析に経験豊富な研究者によるチームを形成し、共同研究を行う。そのことにより、従来の言語意識調査と解析のフレームを超えた領域横断的で高度な研究成果が期待される。本研究課題を遂行するチームには、すでに実施した大規模言語意識調査データが手元にあり、研究課題にすみやかに着手可能な状況にある。本研究課題を通じ、大規模な言語意識調査そのものや、調査項目のあり方についても検討することを副次的な目的とした。
本研究課題では、①過去に実施した大規模な言語意識調査データの統計的解析を進めると同時に、②それらの比較分析と、③①②を踏まえた継続的・発展的な大規模言語意識調査の設計と調査を行った。
①と②の対象となるデータは、次の通りである。
A) 2015 年に実施した全国に居住する男女約１万人からデータを得た「2015 年全国方言意識 Web 調査」データ
B) 2016 年に実施した全国に居住する男女約２万人からデータを得た「2016 年全国方言意識 Web 調査」データ
C) 2020 年に全国 21 政令指定都市の男女約 1,400 人からデータを得た「2020 年全国政令指定都市音
声・言語意識調査」データ
D) 2021 年に実施した全国に居住する男女１万人からデータを得た「2021 年全国一万人言語意識
Web 調査」データ

これについては、A に基づく本共同研究者全員による査読誌論文を、C に基づく本共同研究代表者による査読誌論文を公開した。
③については、方言と共通語に関する意識や、生育地や居住地に対する認識などを尋ねる全国に居住する 18 歳以上 79 歳未満の男女約一万人を対象とする言語意識や地域に対する意識を尋ねた大規模
web 調査(2024 全国方言意識 Web 調査)を企画し、調査会社に委託の上で実施、データを得た。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
公開した査読誌論文を公開順に示す。
田中ゆかり（2023） 「2020 年全国政令指定都市 Web 調査に基づく方言意識」『語文』175 pp.52pp.74（2023 年 6 月）
田中ゆかり・前田忠彦・林直樹・相澤正夫（2023）「戦後日本語社会における方言意識の巨視的な推移―大規模調査データから抽出した話者類型とその地域差・年代差の分析―」『方言の研究』9pp.107-131（2023 年 7 月 31 日）（共著者：前田忠彦・林直樹・相澤正夫）
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ「2024 年全国方言意識 Web 調査」の実施に向けた調査内容・設問等の検討

日時

2023 年 7 月 20 日、11 月 24 日、12 月 22 日、2024 年 1 月 9 日、1 月 23 日、1
月 29 日、2 月 12 日

場所

統計数理研究所、同、オンライン、オンライン、オンライン、オンライン、オ
ンライン

参加者数

2 人、4 人、4 人、4 人、2 人、４人、2 人

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

4,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

前田 忠彦
相澤 正夫
林

直樹

所属機関名

情報・システム研究機構
統計数理研究所

役職名

准教授

国立国語研究所

名誉教授

日本大学

准教授

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重 点 型 研 究

2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

重点型研究

実施報告書

重点型研究
g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ

1 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

課題番号2023-ISMCRP-4101

研究課題名（和名） 高次元スパースモデルのセミパラメトリック効率性限界
研究課題名（英名） Semiparametric Efficiency Bound fo High-Dimensional Sparse Models
代表者氏名

末石 直也

所属機関

神戸大学

所属部局

経済学研究科

職名

教授

所内受入教員二宮嘉行

フリガナ

スエイシ ナオヤ

ローマ字Naoya Sueishi

研究目的と成果（経緯）の概要
元々は高次元モデルのセミパラメトリック効率性限界を導出することを目的として研究を開始した
が、研究を進める過程において方向性が代わり、因果推論に高次元スパースモデルを適用する研究を行った。
従来の因果推論では、母集団全体での平均的な処置効果を推定することに主たる関心があったが、近年では個体間での処置効果の異質性に関心が持たれており、各個体の観察可能な共変量の値に条件付けたもとでの条件付平均処置効果 (CATE; conditional average treatment effect) の推定に関する研究が盛んに行われている。そこで、本研究では、CATE が線形スパースモデルで表されるとの仮定の下で、Denoised IPW-Lasso という推定方法を新たに提案した。
研究の概要は以下のとおりである。本研究では、傾向スコアが既知、つまり、実験データが得られる状況を考える。このとき、IPW (inverse probability weighting) 変換を呼ばれる変換を観察される
結果変数に施すことにより、変換された結果変数の条件付期待値として CATE を表現できることが知られている。よって、Lasso を用いた CATE の推定が可能であるが、モンテカルロ実験の結果、そのまま Lasso を用いると推定精度が非常に悪いことが判明した。またその原因は、推定する回帰モデルのノイズが大きいことに起因することがわかった。そこで本研究では、推定する回帰モデルに識別のためには不要な項をあえて入れることで誤差の分散を削減し、Lasso 推定を行うことを提案した。
現在まで得られた成果は以下のとおりである。モンテカルロ実験の結果、通常の Lasso を用いるよりもノイズを削減してから Lasso を用いるほうが、推定量の RMSE を格段に減少することが可能であることが確認された。また、ノイズの削減は、交差検証を安定化させる効果があることも確認された。さらに、限定された実験デザインの下ではあるが、近年 CATE 推定に頻繁に用いられている
DR-Learner や R-Learner と呼ばれるような手法と比較しても、良い性質を満たすことが確認された。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
当該研究は未完成ではあるが、"Denoised IPW-Lasso for Heterogeneous Treatment Effect
Estimation in Randomized Experiments"というタイトルで、下記の研究集会で報告を行った。
・統計数理研究所共同利用 2023 年度重点研究研究集会「高次元データ解析・スパース推定法・モデ
ル選択の開発と融合」
https://www.ism.ac.jp/events/2024/meeting0308.html
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

93,000

特別研究費

77,000基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ

1 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

課題番号2023-ISMCRP-4102

研究課題名（和名） スパース推定に基づく予測統計モデリング手法の開発研究研究課題名（英名） Development of predictive statistical modeling via sparse estimation
代表者氏名

川野 秀一

所属機関

九州大学

所属部局

大学院数理学研究院

職名

教授

所内受入教員

二宮 嘉行

フリガナ

カワノ シュウイチ

ローマ字Shuichi Kawano

研究目的と成果（経緯）の概要
研究目的：
高次元小標本データの出現に伴い，スパース推定の研究は大きく発展を遂げ，現在では標準的な統計手法の一つと言える．スパース推定の研究の中でもモデリングに関する研究はその根幹を成し，比較的早い段階からさまざまな研究が行われてきている．とくに，予測を目的としたモデリング研究は，統計科学において非常に重要なテーマであり，これまでに数多くの研究が成されてきた．一方で，ビッグデータが蓄積されるにつれて，新たな統計モデルの開発研究の需要はさらに増す一方であり，統計科学に基づくモデリング研究は常に推し進める必要がある．そこで本研究では，予測を目的としたスパース推定に基づく統計モデリングの開発研究に取り組む．具体的には，個別化統計モデ
ル，ベイズスパースモデリングの研究に取り組む．
成果：
個別化統計モデルについては，データ統合型モデルとマルチタスク学習モデルの 2 つの研究を行った．データ統合型モデルについては，原著論文としてまとめあげて arXiv 上にプレプリントとして公開している．現在学術雑誌に投稿中である．マルチタスク学習モデルについては，凸クラスタリングを組み込んだマルチタスク学習モデルの研究に取り組み，その内容をまとめた原著論文が国際誌に採択された．現在は，外れ値タスクを考慮に入れたマルチタスク学習モデルの研究に取り組んでおり，モデルの定式化および数値実験を終え，プレプリントとしてまとめている途中である．一方，ベイズ
スパースモデリングの研究については，公開していたプレプリントが査読付き学術雑誌に採択された．その後，本提案手法をロジスティクスモデルの枠組みに拡張し，研究成果をプレプリントとして公開している．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
論文発表

・Kakikawa, Y., Shimamura, K. and Kawano, S. (2023) Bayesian fused lasso modeling via horseshoe
prior. Japanese Journal of Statistics and Data Science, 6, 705-727 (doi: 10.1007/s42081-023-00213-2).
・Okazaki, A. and Kawano, S. (2024) Multi-task learning regression via convex clustering.
Computational Statistics & Data Analysis, 195, 107956 (doi: 10.1016/j.csda.2024.107956).
学会発表
・岡崎彰良，川野秀一 「凸クラスタリングによるマルチタスク学習回帰モデル」 日本計算機統計学会第 37 回大会．とかちプラザ．2023 年 6 月.
・川野秀一，福島寿和，中川淳一，押木守 「多変量回帰モデルに対する統合解析」 日本計算機統計学会第 37 回大会．とかちプラザ．2023 年 6 月.
・岡崎彰良，川野秀一 「外れ値タスクに頑健な凸クラスタリング回帰」 2023 年度統計関連学会連合大会．京都大学．2023 年 9 月.
・Kawano, S., Fukushima, T., Nakagawa, J. and Oshiki, M. “Integrative multivariate regression analysis
via penalization” The 16th International Conference of the ERCIM WG on Computational andMethodological Statistics. HTW Berlin. 2023 年 12 月.
・Okazaki, A. and Kawano, S. “Multi-task learning regression based on convex clustering” The 16th
International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics. HTW
Berlin. 2023 年 12 月.
プレプリント・Kawano, S., Fukushima, T., Nakagawa, J. and Oshiki, M. (2023) Multivariate regression modeling in
integrative analysis via sparse regularization. Preprint, arXiv:2304.07451.
・Kakikawa, Y. and Kawano, S. (2024) Bayesian fused lasso modeling for binary data. Preprint,
arXiv:2312.08838.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

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

日時

3月8日

場所

統計数理研究所

参加者数

約 40 名その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

54,000

特別研究費

116,000

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

岡崎 彰良

九州大学

大学院生

書川 侑子

総合研究大学院大学

大学院生

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ

1 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

課題番号2023-ISMCRP-4103

研究課題名（和名） High dimensional tests under confounding
研究課題名（英名） High dimensional tests under confounding
代表者氏名

片山 翔太

所属機関

慶應義塾大学

所属部局

経済学部

職名

准教授

所内受入教員二宮嘉行

フリガナ

カタヤマ ショウタ

ローマ字Shota Katayama

研究目的と成果（経緯）の概要
研究目的 : 遺伝子データ（高次元）の解析においては，処置や疾患の有無などに基づく 2 グループ間の差異を検出することが重要な課題である．各グループへの割り当てがランダムであれば，その高次元性に適用できる統計的推測法が現在までに多数提案されている．しかしながら，ランダムな割り当ては実現不可能なケースがほとんどであり，その場合は処置変数などの興味のある変数と結果変数の両方に影響を与える交絡変数が存在する可能性が高い．交絡変数がすべて観測可能であれば，それをモデルに組み込むことで対処できるが，遺伝子解析などにおいては，祖先・解析装置・解析環境などの観測不可能な情報が交絡し得る．そのような未観測交絡変数を考慮せずに統計的推測を行うと，当然ながらバイアスのある結論が導かれる．本研究課題では，高次元の状況下かつ未観測交絡変数の存在下において，適切な推定・検定法を明らかにすることが目的である．
研究成果(経緯) : 各結果変数に線形モデル，割り当て変数にロジスティック回帰モデルを想定し，かつ両者に共通の未観測交絡変数を導入して理論研究をスタートした．想定したモデルには興味のあるパラメータ（高次元）の他に局外パラメータ（低ランク）が存在している．まずは L1 正則化および核ノルム正則化を用いて両者の初期推定量を構築した．しかしながら，理論的な推定精度が低かったため，得られた初期推定量をもとに，さらに未観測交絡変数とその係数を交互に線形回帰すること
で，未観測項に対する推定精度の改善を行なった．そして，改善された局外パラメータの推定量および，Vansteelandt and Dukes (2022, JRSSB)による効率的なスコア関数を用いて興味のある高次元パラメータに対する推定量を導出した．その後，各推定量に対して，正規分布に分布収束する項との誤差が一様に 0 に確率収束することを証明した．この結果を用いると，Liu (2013, AoS)や Dai et al.
(2023, JASA)などの方法によって，多重検定における FDR(false discovery rate)が漸近的に正しくコントロールできる．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）

学会発表[1] Shota Katayama. High dimensional tests on multivariate regressions under confounding. EcoSta
2023, 2023 年 8 月.
[2] Shota Katayama. High dimensional multiple testing under confounding. Workshop "Development
and Integration of High-Dimensional Data Analysis, Sparse Estimation, and Model Selection
Methods", 2024 年 3 月.
ホームページ等
https://sites.google.com/view/skatayama/研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

15,000

特別研究費

33,000基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

重点型研究

実施報告書

重点型研究
g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ

1 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

課題番号2023-ISMCRP-4104

研究課題名（和名） 複合型高次元漸近理論におけるモデル選択規準の漸近損失有効性
研究課題名（英名）Asymptotically loss efficiency of model selection criteria under the hybrid highdimensional asymptotic framework

代表者氏名

小田 凌也

所属機関

広島大学

所属部局

先進理工系科学研究科

職名

助教

所内受入教員

二宮 嘉行

フリガナ

オダ リョウヤ

ローマ字Ryoya Oda

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究では, 変数が複数個ある多変量モデルにおいて有効な変数を選択するモデル選択問題を扱う.
モデル選択規準の予測に関する性質の１つとして, 漸近損失有効性, 即ち, 最適なモデルにおける損失関数の値と損失関数の最小値の比が 1 に確率収束する性質が挙げられる. また, そのより強い性質として, モデル選択規準により選ばれたモデルと損失関数を最小とするモデルが一致する確率が 1 に収束する性質 (一致性と呼ぶ) も挙げられる. 近年では, 標本数のみでなく変数の個数が大きい高次元
データを解析する需要が高まっているために, 標本数だけでなく変数の個数も無限大とする大標本高次元漸近理論の下で漸近性質を評価することが重要であるが, 多変量モデルの多くにおいて大標本高次元漸近理論の下で漸近損失有効性は調べられていない. さらに, 一般的には高次元での漸近性質を調べる際には大標本高次元漸近理論を用いるが, これだけでは標本数のみが大きい低次元の場合の漸近性質を調べることはできていない. そこで, 本研究では, 標本数のみを無限大とする大標本漸近理論と大標本高次元漸近理論を統一的に扱うためにそのどちらも含む複合型高次元漸近理論の下で, モデ
ル選択規準の漸近損失有効性を評価することを目的とする.
主な研究成果は以下の通りである. 一般化多変量分散分析 (GMANOVA) モデルにおける個体内計画
行列の列ベクトルを選択する問題を扱った. 予測 2 乗誤差を損失関数とした場合に, 真のモデルがフルモデルに含まれていなくてもそのリスク関数の正確な不偏推定量であるモデル選択規準を導出した.
さらに, その導出したモデル選択規準が一致性をもつことを示した. その際, 説明変数の個数は標本数を超えない範囲で無限大となってもいいが, 目的変数の個数は標本数をとともに無限大かつ標本数よりも速く発散することを許した複合型高次元漸近理論を用いて条件を導出し, 真のモデルが候補モデルに含まれないことを仮定している. 特に, 真の共分散行列の固有値の和には発散速度の制限がある
が, 最大固有値の発散オーダーには仮定をすることなく導出することができた. これらの研究成果については学会発表 ([1], [2]) を行っている.
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
学会発表[1] Ryoya Oda. Asymptotic loss efficiency of a model selection criterion in a high-dimensional
GMANOVA model. 統計数理研究所 共同利用 2023 年度 重点型研究 研究集会「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」(Development and Integration of HighDimensional Data Analysis, Sparse Estimation, and Model Selection Methods), 東京, 2024 年 3 月.
[2] 小田凌也. GMANOVA モデルとモデル選択規準の高次元漸近性質. 岡山統計研究会 第 182 回研究会（学生セッション）全体レクチャー, 岡山, 2024 年 3 月.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

122,000

特別研究費

116,000

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

重点型研究

実施報告書

重点型研究
g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ

1 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

課題番号2023-ISMCRP-4105

研究課題名（和名） 地理的加重回帰における sparse group Lasso の予測問題について
研究課題名（英名）On the prediction problem for sparse group Lasso in geographically weighted
regression
フリガナ

オオイシ ミネアキ

ローマ字Mineaki Ohishi

代表者氏名

大石 峰暉

所属機関

東北大学

所属部局

データ駆動科学・AI 教育研究センター

職名

助教

所内受入教員二宮 嘉行

研究目的と成果（経緯）の概要
地理的加重回帰 (Geographically Weighted Regression: GWR) は空間データの回帰手法として一般的な手法で, 観測地点ごとに局所推定することでデータが持つ地理的な特徴を柔軟に記述することができる. 一方, 変数選択は統計モデルを扱う上で重要な問題の 1 つであり, 回帰の枠組みにおいてはモデ
ルの予測精度の観点で議論されることが多い. GWR においては局所的, 大域的の 2 つの意味での変数選択を考えることができ, sparse group Lasso を用いた Geographically Weighted Sparse Group Lasso(GWSGL) ではこれら 2 つの変数選択を同時に行うことができる. GWR と同様に GWSGL でも観測地点ごとにパラメータの推定値が得られる. したがって, GWR や GWSGL を用いた予測をするた
めには予測したいデータの地点における推定値を補間する必要がある. GWR では推定量が陽な形で得られることから, その補間も陽な形で得ることができる. しかし, GWSGL では推定量が陽な形で得られず数値解を用いることからその補間も陽な形で得ることができず, 数値的な補間が必要となる.
よって GWSGL を予測問題に適用することができないという問題がある.
そこで本研究では, GWSGL の推定値の補間方法を提案し, 補完および予測精度を数値的に検証した. 補完方法としては, (IP1) 重み付き平均, (IP2) 5-Nearest Neighbors (5-NN) の平均, (IP3) 5-NNの重み付き平均, (IP4) thin plate spline による平滑化の 4 つの簡単な方法を用いた. 推定値の補間の精度はほとんどの場合で GWR の補間の精度を上回るという結果が得られ, 簡単な手法でも十分な補完ができることが分かった. また, 実データを用いた交差検証法による予測精度の比較では, IP1 以外の 3 つの補間による予測精度が GWR の予測精度を上回り, 局所的かつ大域的な変数選択により
GWR の予測精度を向上させることができた. 以上のように, GWSGL の良い性能を確認することができたが, 同時に芳しくない結果も得られた. 上述の交差検証法では GWSGL が GWR に比べて良い予測性能を発揮した一方で, GWSGL の当てはめ値の MSE は GWR の MSE より悪いという結果が得られた. また, 上述の交差検証法において唯一 GWR の予測精度を悪化させた IP1 は 4 つの補間法の中でもっと精度の高い手法であった. このような結果となった原因はまだ明らかにできておらず, 今後の課題である. さらなる数値実験の実施や, GWSGL のチューニング方法の見直しなどにより, 原因の解明, 結果の改善に努めたい.
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
研究発表:[1] Mineaki Ohishi. Variable selection and prediction for geographically weighted regression. The 9th
CWRU×TOHOKU Joint Workshop. Tohoku University. 2023/8/7 - 8.
(https://sites.google.com/view/cwru-tohoku-joint-workshop/)[2] 大石峰暉. On the variable selection and prediction by geographically weighted sparse group Lasso.
統計数理研究所 共同利用 2023 年度重点型研究 研究集会 「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」. 統計数理研究所. 2024/03/08.
(https://www.ism.ac.jp/events/2024/meeting0308.html)研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

86,000

特別研究費

112,000

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

6 人 文 科 学 分 野 ／ Human
Science

研究テーマ

1 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

課題番号2023-ISMCRP-4106

研究課題名（和名） 高次元３相データ分析法の開発
研究課題名（英名） Development of Analysis for high-dimensional three-mode data
代表者氏名

門田 麗

所属機関

広島大学

所属部局

先進理工系科学研究科

職名

准教授

所内受入教員二宮 嘉行教授

フリガナ

モンデン レイ

ローマ字Rei Monden

研究目的と成果（経緯）の概要
3 相主成分分析(Three-mode Principal Component Analysis;3mPCA)や 3 相一般化多変量分散分析(Three-mode GMANOVA; 3mGMANOVA)モデルは, 被験者×変数×測定時点という 3 つの要素から構成される 3 次元データ(3 相データ)を数少ない因子または変数で表現するモデルである. これらのモデルに関して, 以下の４つの研究目的を設定し, 研究を行った.
①3mGMANOVA において, 変数のデザイン行列(変数を表す説明変数から成る行列)は既知として今までのモデルは推定してきたが, ３相データによっては必ずしも適当な変数のデザイン行列が得られるとは限らない. そこで, 変数のデザイン行列を未知として 3mGMANOVA のパラメーターを推定することはできないか, ➁3mPCA におけるコアアレイの推定に group LASSO 型の罰則を導入し, ノン
パラメトリック推定を行うことによって, より柔軟に３相データが表現することができないか, ➂既存の 3mGMANOVA 手法において, 変数のデザイン行列が未知の場合の提案手法は複数存在しているのが, どの推定アルゴリズムが推定精度や計算時間に関して優れているのか, ④3mGMANOVA において, 被験者のデザイン行列(被験者を表現する説明変数から成る行列)を用いて分析を行うが, これらの中からデータを予測する際に重要な被験者の説明変数を選択する方法はないか. 成果としては, 以
下の通りである. ①2023 年の統計関連学連合学会にて発表, ➁2023 年統計関連学連合大会にて発表,➂九州大学で行われた研究集会での発表, ④国際学会および国際誌にて発表.
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）①および➁については
https://confit.atlas.jp/guide/event/jfssa2023/advanced?query=%E9%96%80%E7%94%B0&searchTy
pe=subject を参照. ➂については堀川 慧斗, 永井 勇, 門田 麗, 栁原 宏和, GMANOVA モデルの３相データへの拡張. 科研費シンポジウム「データサイエンスにおける統計的理論・方法論の新展開」,
2023 年 11 月 13 日, ④については 16th International KES Conference Intelligent Decision

Technologies において発表を行う. http://idt-24.kesinternational.org/cms/userfiles/is08.pdf を参照.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

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

日時

2024 年 3 月 8 日

場所

統計数理研究所

参加者数

対面 15 名 オンライン 30 名程度

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

169,000

特別研究費

110,000

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

栁原 宏和

広島大学

教授

永井 勇

中央大学

准教授

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ

1 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

課題番号2023-ISMCRP-4107

研究課題名（和名） スパース周辺回帰モデルに基づくモデル選択
研究課題名（英名） Model selection via sparse marginal regression models
代表者氏名

梅津 佑太

所属機関

長崎大学

所属部局

情報データ科学部

職名

准教授

所内受入教員

二宮 嘉行

フリガナ

ウメヅ ユウタ

ローマ字Yuta Umezu

研究目的と成果（経緯）の概要
変数の数が標本サイズよりも非常に大きな超高次元データにおける変数選択問題について考える. このようなデータに対しては, 計算コストや推定・予測精度の観点から, あらかじめ重要な変数のみをスクリーニングすることがしばしば行われる. 通常, スクリーニングの対象は数千から数万の変数であるため, 計算コストがそれほど大きくないシンプルな方法で効率的にモデルを選択できることが重要である. 本研究では, 線形回帰モデルにおいて, 誤差分布の裾が重い, あるいは, 目的変数に外れ値を含むような状況に対してロバストなスクリーニング手法を提案した. 具体的には, 損失関数として誤差の 2 乗和ではなく絶対値の和を用いることで周辺 LAD (least absolute deviation)回帰を考えた.
さらに, 周辺回帰の LAD 損失に対して Lasso (least absolute shrinkage and selection operator)型の罰則を用いることで, 最適化問題を解くことなく効率的にスクリーニングを行うためのスコアを計算できることを示した. スクリーニングを行う際のしきい値を求めるための方法としてブートストラップに基づく方法を提案し, 数値実験を通してその有用性を確認した. ただし, スクリーニングを実行する
際には計算コストがそれほど大きくないことが望ましいので, しきい値を決定するためのアルゴリズ
ムを改善する必要があるかもしれない.
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）[1] 梅津 佑太 (2024). スパース周辺回帰モデルにおけるスクリーニング法. 研究集会「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」, 2024 年 3 月
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所

参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

62,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ

1 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

課題番号2023-ISMCRP-4108

研究課題名（和名） 高次元スパース推定のための情報量規準の漸近的性質
研究課題名（英名）Asymptotic property of information criteria for high-dimensional sparse
estimation

代表者氏名

二宮 嘉行

所属機関

統計数理研究所

所属部局

数理・推論研究系

職名

教授

所内受入教員

二宮 嘉行

フリガナ

ニノミヤ ヨシユキ

ローマ字Yoshiyuki Ninomiya

研究目的と成果（経緯）の概要
大標本高次元データでは，非高次元データではモデル選択の一致性を有さない AIC が，不思議なことに一致性を有するようになる．本課題では，説明変数の次元も高いことを想定し，スパース推定も組み入れたときに，この不思議な現象がどうなるかを解明することが目的である．昨年度は，グループ MC+ をスパース推定法として考え，そのチューニングパラメータ選択のために定義される AIC
がやはり逆転的に一致性を有することを示した．本年度は，Bai et al. (2022 Bernoulli) と同様のアプ
ローチを用いれば，ランダム行列理論により，誤差分布が非正規であっても同じ結果が得られることを示した．また，モデル誤特定のあるケースでも同様の結果が得られるというコンジェクチャを得た．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
現在準備中である．研究の基本部分については以下で発表している．
二宮 嘉行，高次元スパース回帰のための AIC の漸近的性質，統計数理研究所公募型共同利用 重点型研究 研究集会 『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』，2023 年 3月．
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

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

日時

2024 年 3 月 8 日

場所

統計数理研究所

参加者数

50

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

178,000

特別研究費

108,000

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

栁原 宏和

広島大学

教授

川野 秀一

九州大学

教授

目次に戻る

2023 年度
研究種別

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

j その他／Others

研究テーマ
課題番号

重点型研究

実施報告書

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science2 データサイエンスからみた統計数理科学と統計数理科学からみたデータサイ
エンス
2023-ISMCRP-4201

研究課題名（和名） 問題解決プロセスからみたデータサイエンス教育
研究課題名（英名）Data Science Education from the Viewpoint of Problem Solving
Process

代表者氏名

鈴木 和幸

所属機関

電気通信大学

所属部局

情報理工学研究科

職名特任教授・名誉教授

所内受入教員

椿広計先生

フリガナ

スズキ カズユキ

ローマ字Kazuyuki Suzuki

研究目的と成果（経緯）の概要
AI、ビッグデータ、IoT による産業構造の変革が世界的に進行している今日、将来を担う人材育成
は、産官学で取り組むべき喫緊の課題である。日本発のデータに基づく問題解決法は、今日、課題解
決とイノベーション創造のための 21 世紀型ソフトスキルとして、海外において広く普及定着し、企業のみならず学校教育の場で早期より体系的に教育され AI、ビッグデータ活用へとつながっている。
この度、我が国においても、新学習指導要領に “問題発見・解決能力” 及び ”情報活用能力”が織り込まれ、これらの円滑な教育現場への実施に向けて、広く初等中等教育に携わる教員の方々へ、問題解決法の本質である問題解決プロセスとこの視点よりのデータサイエンス教育の普及啓蒙が必須である。
本研究は、上記を目的に問題解決プロセスの本質とその適用方法ならびに本視点にもとづくデータ
サイエンス教育のコンテンツを開発し、これらの内容をオンラインにて現場の先生方ならびに企業の現場第一線の方々により広く普及啓蒙することを目的とする。
2023 年度は特に以下の２点を注視し、探求と発信を行った。
① 文科省 新学習指導要領に “問題発見・解決能力” 及び ”情報活用能力”が織り込まれ、これらの円滑な教育現場への実施に向けて、広く初等中等教育に携わる教員の方々へ、問題解決法の本質である
目的設定・現象把握・因果探究・対策立案からなる問題解決プロセスとこの視点よりのデータサイエ
ンス教育の普及啓蒙を図った② 特に、教育の現場では、不登校、いじめ、自殺などいずれも増加し、重要な課題が山積している．児童生徒の孤独感や閉塞感の背景には、勉強が分からない、授業がつまらない等、学習上のつま
ずきや悩みがある場合が少なくない．分かりやすい授業、誰にも出番のある全員参加の授業が、児童生徒の自己肯定感や自己有用感を高める．A“皆が主役” B“楽しさ” C“わかる”は、自己肯定感・自己有
用感を産み出す．これらを柱とし、「自己肯定感」と「生きる悦び」、そして「生きる力」を可能とする方法・プロセスこそが『科学的問題解決法』であり、倫理道徳とともに万人が持つべき必須のものとして啓蒙普及を行った．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
1) 第 10 回科学技術教育フォーラムの開催：2023 年 5 月 20 日（土）13:30～18:00
テ ー マ： 科学技術立国を支える問題解決教育－デジタル時代の人財育成と科学的問題解決プ
ロセス－
https://jsqc.org/10tqe_f/2) 鈴木和幸(2023):問題解決と新学習指導要領, 標準化と品質管理,Vol.75 冬号, pp.142-144.
3) 鈴木和幸(2024):初等中等教育への科学的問題解決法の普及と推進, 品質，Vol.54, No.1, pp.45-50.
4) 統計数理研究所公募型共同利用 2023 年度重点型研究（重点テーマ 2）研究集会: 2024 年 3 月 15日（金）「問題解決プロセスからみたデータサイエンス教育」:鈴木 和幸
https://www.ism.ac.jp/events/2024/meeting0315.html
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

第 10 回科学技術教育フォーラム :科学技術立国を支える問題解決教育－デジタル時代の人財育成と科学的問題解決プロセス－

日時2023 年 5 月 20 日（土）13:30～18:00

場所

オンライン

参加者数

申込者 250 名、内、188 名が参加

その他

開催後とったアンケートでは、「今後も開催をお願いしたいです．」「貴重なお話ありがとうございます．これが無料で見られるなんて、素敵な時代です．
」などの意見が寄せられ、92%がとても有益/有益 との好評であった．
上記の他、毎月一回、ほとんどのメンバーが参加の下、オンラインにて約 2 時
間の研究進捗と討議を行った．

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

0

特別研究費

125,000

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

椿

広計

所属機関名

役職名

情報・システム研究機構 統計数理研究所

名誉教授

西村 圭一東京学芸大学教授

渡辺 美智子

立正大学

教授

竹内 光悦

実践女子大学教授

石津 昌平

青山学院大学教授

横川 慎二

電気通信大学教授

古谷 健夫

株式会社クオリティ・クリエイション

代表取締役

入倉 則夫

元 職業能力開発総合大学校

教授

山下 雅代

東京学芸大学准教授

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

研究テーマ
課題番号

f 構 造 探 索 グ ル ー プ ／Structure Exploration Group

主要研究分野分類

6 人 文 科 学 分 野 ／ Human
Science

2 データサイエンスからみた統計数理科学と統計数理科学からみたデータサイ
エンス
2023-ISMCRP-4202

研究課題名（和名） データサイエンスにおけるモデルの役割と表象理論
研究課題名（英名） The role of scientific modeling and the representation theory in the Data Science
代表者氏名

大久保 祐作

所属機関

岡山大学

所属部局

環境生命自然科学学域

職名

講師

所内受入教員島谷 健一郎フリガナ

オオクボ ユウサク

ローマ字OHKUBO Yusaku

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究では、「統計モデルとは何か」「統計モデルの知見を現実の問題に適用できるための条件はなにか」といった根源的な問題を、統計科学および人文学（特に哲学）の研究者が共同で議論することを通じて、実務家の養成と統計科学の scope manegement に関わる理解を深めることを目的に計画された。1 月の研究集会開催を目指し 10 月頃より所内受け入れ教員に打診を行い一度は了承されたものの、のちに所内受け入れ教員の都合によりキャンセルとなり、代替となる日程や手段も確保されなかったことからやむを得ず本研究課題の遂行は見送られた。したがって、本研究による成果等は得られていない。なお、本件に関する詳細な経緯は、統計数理研究所所長・重点テーマ 2 企画立案責任者の椿 広計名誉教授にすでに報告済みである。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
該当なし
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況

費目

配分額（円）

旅費

557,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

研究テーマ
課題番号

d 調査科学グループ／Survey
Science Group

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science2 データサイエンスからみた統計数理科学と統計数理科学からみたデータサイ
エンス
2023-ISMCRP-4203

研究課題名（和名） 多様な価値の背反を前提とした新たな社会倫理の構成
研究課題名（英名）Constructing a New Social Ethic Based on the Antinomy ofDiverse Values

代表者氏名

遠藤薫

所属機関

学習院大学

フリガナ

エンドウ カオル

ローマ字Kaoru Endo

所属部局
職名

名誉教授

所内受入教員

椿広計

研究目的と成果（経緯）の概要【研究目的】
デジタル化や AI 化の進むなかで、コロナパンデミックもあって著しく顕在化した，多様な利害関係者が有する多様な価値観に係る構成概念を探究する．実際，新規感染者最小化，感染症並びに一般患者治療の最適化，社会経済損失の最適化，個の移動・表現の最大化などの価値観は conflicts を起こ
し，一定の意思決定や政策・事業設計が特定の利害関係者に不可逆的な損失や権利侵害を生じさせている．この種の状況の中で，個人・企業体・共同体・政府の行動は，どのような社会倫理を基に設計されなければならないのか，意思決定に当たってはどのようなコミュニケーションが必要なのかを明らかにする．
【成果】
第 14 回横幹コンファレンスにて、企画セッション「多様な価値の背反と横幹知」を開催し、遠藤薫、椿 広計、竹村 和久, 板橋 珠恵, 中島 穂, 村上 始、板倉 宏昭、倉橋 節也, 脊板 弘康, 西澤
茜、永原 正章が研究発表を行い、活発な議論を行った。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
遠藤薫「多様な価値の背反と横幹知」『第 14 回横幹連合コンファレンス予稿集』（https://doi.org/10.11487/oukan.2023.0_A-1-1）
椿広計「消費者危険と生産者危険の相克にどう向き合えるのか？～HPV ワクチン副反応に関する訴訟を例として～」『第 14 回横幹連合コンファレンス予稿集』（https://doi.org/10.11487/oukan.2023.0_A-1-2）
竹村 和久, 板橋 珠恵, 中島 穂, 村上 始「他者の視点をどうしたら取得できるか－心理実験による日常儀礼の効果の検討－」『第 14 回横幹連合コンファレンス予稿集』（https://doi.org/10.11487/oukan.2023.0_A-1-3）
板倉 宏昭「地域ビジネスの経営学的分析と戦略展開－地域資源の最大活用を目指してー」『第 14 回横幹連合コンファレンス予稿集』（https://doi.org/10.11487/oukan.2023.0_A-1-4）
倉橋 節也, 脊板 弘康, 西澤 茜「多視点ゲームが導く多様性と合意形成のジレンマ」『第 14 回横幹連
合コンファレンス予稿集』（https://doi.org/10.11487/oukan.2023.0_A-1-5）
永原 正章「ビッグデータと機械学習で読み解く省エネルギーの意識と行動」『第 14 回横幹連合コン
ファレンス予稿集』（https://doi.org/10.11487/oukan.2023.0_A-1-6）
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

多様な価値の背反と横幹知

日時2022 年 12 月 16 日

場所

東京大学

参加者数

30 名

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

89,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

椿

広計

所属機関名

情報・システム研究機構

役職名

統計数理研究所名誉教授

本多 敏

横断型基幹科学技術研究団体連合

舩橋 誠壽

横断型基幹科学技術研究団体連合

竹村 和久

早稲田大学

教授

板倉 宏昭

東京都立産業技術大学院大学

教授

倉橋 節也

筑波大学

教授

永原 正章

北九州市立大学教授

椿美智子

東京理科大学

木野泰伸

筑波大学

准教授

松井知子

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

高橋泰城

北海道大学

准教授

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

研究テーマ
課題番号

f 構 造 探 索 グ ル ー プ ／Structure Exploration Group

主要研究分野分類

6 人 文 科 学 分 野 ／ Human
Science

2 データサイエンスからみた統計数理科学と統計数理科学からみたデータサイ
エンス
2023-ISMCRP-4204

研究課題名（和名） 科学哲学の視点からの統計教育：入門レベルの確立と発展レベルの探索
研究課題名（英名）Statistical education with philosophical viewpoints: establishmentof introductory level and exploration to advanced level

代表者氏名

島谷 健一郎所属機関

統計数理研究所

所属部局

学際統計数理研究系

職名

准教授

所内受入教員

島谷健一郎

フリガナ

シマタニ ケンイチロウ

ローマ字Shimatani Kenichiro

研究目的と成果（経緯）の概要
統計を必要とする分野が生物学や社会科学など、数学より文系科目に強い人が多い現状を鑑みると、入り口として科学哲学のような文系から入ると入りやすいという期待を持てる。そこで、本申請者島谷は、本分担者森元良太を講師とする「科学哲学の視点からの統計学再入門」という統計数理研究所
公開講座を 2018 年、企画した。その内容は大きく、１,帰納推論と演繹推論、２．集団的思考と誤差論３．検定、４．ベイズ推論と尤度主義、だった。
この講義資料を使った授業を本代表島谷は学部授業で行っている。そこで気づかされたことの一つ
は、検定を教える際の難しさは、それが基本的に帰納推論であるにもかかわらず、数学教員が専門とするのは数学という演繹推論である。データに基づく帰納推論についての専門知識を持たないのだか
ら、帰納推論の教え方が稚拙で仕方ない、という点である。ここに、科学哲学の視点からの統計学の必要性がある。
本研究では、こうした経験知を始点に、まず、入門的教科書を作成することを目標に置いた。並行して発展レベルの用意に向けて、最新の統計学に関する科学哲学的研究の実践も進めた。
7 月に統数研において研究会議を行った。7 月末にはブエノスアイレスでの科学哲学の国際会議
International Congress on Logic, Methodology and Philosophy of Science and Technology において、
でシンポジウム Towards an integrated view of scientific modelling(Chair: Matsuo, Masahiro)を開催した。
さらに、10 月の zoom 会議を経て 12 月にはつくばでの日本哲学学会において、ワークショップ「科学モデル論は何を目指せばよいのか」（オーガナイザー：松王政浩（北海道大学））を行った。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）

International Congress on Logic, Methodology and Philosophy of Science and Technology
2023 July, Buenos Aires
シンポジウム Towards an integrated view of scientific modelling (Chair: Matsuo, Masahiro)
1) Kazutaka Takahashi: Languages and models: beyond the syntax-semantics debate.
2) Mahsahiro Matsuo: How construction and evaluation of scientific models can be incorporated into
philosophical model theories.
3) Kenichiro Shimatani: Philosophical issues in ecology do not cover data and statistical modelling but
are biased to mathematical models and laws.
4) Ryota Morimoto: Subjectivity in Scientific Modelling5) Yuki Ozaki: A Philosophical analysis of the ambiguity problem in a statistical model of humanperceptual learning6) Yusaku Ohkubo: The status of the statistical predictionalism on the philosophy of scientific model
representations.
日本哲学学会 2023 年 12 月、つくば「科学モデル論は何を目指せばよいのか」オーガナイザー：松王政浩（北海道大学）
・プラグマティズム科学モデル論の先にあるもの 松王政浩（北海道大）
・ディープニューラルネットワークを用いた画像認識技術と科学哲学的モデル論の接点について 尾崎有紀（北海道大）・理解と理想化―科学的理解のツールとしての科学モデル 高橋和孝（北海道大）
生物多様性における法則と予測－数理モデルと統計モデル－と科学哲学 島谷健一郎（統数研）
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

575,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

森元良太

北海道医療大学

准教授

松王政浩

北海道大学

教授

尾崎有紀

北海道大学

専門研究員

高橋和孝

北海道大学

技術補助員

大久保祐作
広田すみれ
三分一史和

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
東京都市大学
情報・システム研究機構統計数理研究所モデリング研究
系

特任研究員
教授
准教授

福田実奈

北海道医療大学

助教

丹野貴行

明星大学

准教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

研究テーマ
課題番号
研究課題名（和名）研究課題名（英名）

重点型研究

実施報告書

重点型研究
j その他／Others

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

2 データサイエンスからみた統計数理科学と統計数理科学からみたデータサイ
エンス
2023-ISMCRP-4205
数理科学や通信理論の応用としての人工知能の効果的利用プロセスに関する研究Research on the process of utilizing artificial intelligence as anapplication of mathematical science and communication theory

代表者氏名

椿

広計

所属機関

情報・システム研究機構

所属部局

統計数理研究所

職名

名誉教授

所内受入教員椿

フリガナ

ツバキ ヒロエ

ローマ字Hiroe Tsubaki

広計

研究目的と成果（経緯）の概要
AI 分野の様々な研究者が執筆した下記の専門書を統計科学的観点から批判的に検討すると共に，逆に統計科学が欠けている観点を明らかにする。人工知能専門家が描いた人工知能分野を切り開く統計科学的研究として，Goodfellow et al.(2016)”Deep Learning” MIT Press
数学者が定式化した人口知能の基礎理論として，Calin (2020) “Deep Learning Architectures – A
Mathematical Approach” Springer，物理学者が定式化した人工知能の確率数理として，Riberts etal,(2022)The Principles of Deep Learning Theory, An Effective Theory Approaches to Understanding
Neural Networkm, Cambridge Univ. Press.特に尤度原理を表に出さない尤度の偏微分（スコア）の学習に基づく方法として，。岡野原大輔(2023)拡散モデル データ背性技術の数理, 岩波書店.
(Goodfellow et al.2016 の構想と類似），統計的決定理論の専門家が捉える人工知能（統計学から視た機械学習の典型例）として，
Hastie ,Tibishirani and Friedman(2009) The Elements of Statistical Learning,; Data Mining, Inference
and Prediction, 2nd ed.数理統計学的人工知能として，甘利俊一(2023)深層学習と統計神経力学, サイ
エンス社をサーベイの対象都市，Roberts et al.(2022),甘利(2023)以外の批判的検討を ZOOM を用いて毎月行い，対面の研究集会を 2024/03/16 に開催し，今年度のとりまとめを行った。とりまとめの試案については 2024/03/15 に開催された重点型研究テーマ２の共同研究集会で研究代表者が発表した。なお，現代の人工知能数理がいずれのアプローチでも KL 擬距離あるいは相対エントロピーに基づく接近で記述されており，通信工学との整合性は高い。これは統計科学の 1970 年代以降の研究動向と整合的である。Goodfellow et al.(2016)は，今後の深層学習を高次因子モデルのような統計モデ

ルと関連付けて記述しようとしている意味で，統計家が記述した Hastie et al.(2009)と整合性が高い。Calin(2020)は，情報幾何などの重要性を指摘しており，甘利(2023)あるいは，高次漸近論による確率モデル近似を指向していると推察される Riberts et al,とも整合性が高い。しかし，Calin(2020)
はデータに深層学習モデルを適合させるのでなく，定められた深層学習モデルに最も適合するデータという統計科学にはない視点を示しており，甘利(2023)の神経接核理論との類縁性も含め注意が必要である。これが見かけ上深層学習のパラメータ数を巨大にしている可能性がある。本研究班は，これら理論的検討以外にも深層学習など人工知能鵜の応用に際しても Deming や石川馨のマネジメントのサイクルないしは統計的問題解決のプロセスモデルが有効であるとの仮説をもっており，そのモデルのなかに人工知能的方法を適切に埋め込めばよいのではという情報発信を進めた。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
特になし
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

拡散モデルに関する週ちゅう討論並びに Riberts(2022)The Principles of Deep
Learning Theory, An Effective Theory Approaches to Understanding Neural
Networkm, Cambridge Univ. Press の批判的検討第 3 回

日時2024/03/16

場所

統計数理研究所第 3 会議室

参加者数

15 名（現地参加 12 名，ZOOM 参加 3 名）

その他

研究所を利用した対面研究会のみを記載（毎月 1 回 ZOOM での文献レビューは別途実施）

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

275,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

津本周作

島根大学

教授

高橋雅夫

長野大学

教授

山本渉

慶応義塾大学教授

浅野美代子

株式会社エーシーエス

代表取締役

佐野夏樹

東京情報大学

教授

石田実

東洋大学

准教授

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2023 年度
研究種別

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

j その他／Others

研究テーマ
課題番号
研究課題名（和名）研究課題名（英名）

重点型研究

実施報告書

主要研究分野分類

9 その他／Others

2 データサイエンスからみた統計数理科学と統計数理科学からみたデータサイ
エンス
2023-ISMCRP-4206
レギュラトリーサイエンス・オープンサイエンスからみたデータサイエンス：その基本原理と人材育成
Data science from the view points of reguratory science and open science: Its
priciples and development of human resources
邦彦

フリガナ

ハヤシ クニヒコ

ローマ字Kunihiko Hayashi

代表者氏名

林

所属機関

群馬大学／Gunma University

所属部局

大学本部

職名

理事・副学長／Exective Director, Vice President

所内受入教員

椿

広計

研究目的と成果（経緯）の概要
研究目的：リアルワールドデータへの人工知能（artificial intelligence：AI）や統計的機械学習の適用を進めて、社会課題解決を図ろうという動きや、証拠に基づく政策形成（Evidence Based Policy
Making）という、データに基づく適切な政策形成の動きが急速に進展している。わが国でも AI 医療・健康科学分野では、日常診療と人を対象とする研究によって生み出される大量の個人データの利活用とオープンサイエンス化が進み、人工知能の研究開発と実臨床での応用が境界線の不明瞭な中で実現しつつある。一方、これら社会に必要な施策を形成し議論する科学としてのレギュラトリーサイ
エンスがデータサイエンスやオープンサイエンスの基盤とならなければならない。本研究では、医学・統計科学、それを支える倫理的・哲学的基盤、社会的合意形成のためのレギュラトリーサイエン
ス確立、そしてそれら領域での人材育成のための課題を明らかにし、必要な提言を行うことを目的とした。
研究の経緯と成果：研究課題を、「レギュラトリーサイエンスからみたデータサイエンス」と「オープンサイエンスからみたデータサイエンス」にわけて、前者では大学におけるレギュラトリーサイエ
ンス教育での課題や提言について、群馬大学の研究者（弓仲康史、井手野由季、片山佳代子）が担当
し、後者ではオープンサイエンスの定義や国際動向、またその社会実装での課題や提言について、産学の研究者（齊尾武郎、栗原千絵子、加藤智子）が担当し、患者・市民とも連携して検討した。
分担した研究成果を、研究集会「レギュラトリーサイエンス・オープンサイエンスからみたデータ
サイエンス：その基本原理と人材育成～ 群馬大学大学院 医理工レギュラトリーサイエンス学環設置
プレシンポジウム ～」にて発表するとともに、各発表について議論を行いそれぞれの課題と提言を明らかにした。研究成果は、当研究集会の講演録とともに、諸課題や提言について、短報論文 3 報、

論説論文 3 報として医学雑誌（臨床評価 51(3),355-428）に収載された。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
http://cont.o.oo7.jp/51_3/51_3contents.html
短報：「レギュラトリーサイエンスからみたデータサイエンス」
椿広計．統計数理研究所リスク研究ネットワークが目指したレギュラトリーサイエンスと倫理を振り返る．臨床評価 2024 Feb; 51(3): 361-5．
弓仲康史．群馬大学大学院におけるレギュラトリーサイエンス教育．臨床評価 2024 Feb; 51(3): 36673．
片山佳代子．がん研究に求められる患者・市民参画と教育プログラムの開発：レギュラトリーサイエ
ンスからみた新しい人材育成．臨床評価 2024 Feb; 51(3): 374-8．
「オープンサイエンスからみたデータサイエンス」
論説：齊尾武郎．開かれた科学とその敵：メタサイエンス的再生の時代に．臨床評価 2024 Feb; 51(3): 38290．
栗原千絵子．オープンサイエンスに向けた政策と国際動向：バイオエシックスの視点．臨床評価2024 Feb; 51(3): 391-409．
加藤智子．臨床試験データの共有／利活用に関する動向と企業における取り組み． 臨床評価 2024
Feb; 51(3): 410-8．
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ「レギュラトリーサイエンス・オープンサイエンスからみたデータサイエン
ス：その基本原理と人材育成」

日時

2023 年 11 月 23 日(木・祝日)

13:00～17:30

場所

群馬大学荒牧キャンパス本部管理棟 5 階大会議室

参加者数

45 名（現地参加・オンライン参加の合計）

その他

ハイブリッド形式（群馬大学での対面参加、および ZOOM オンライン参加）

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

79,000

特別研究費

131,000

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

情報・システム研究機構 統計数理研究所

名誉教授

弓仲 康史

群馬大学

教授

齊尾 武郎

フジ虎ノ門整形外科病院

K＆S 産業精神保健椿広計

コンサルティング
栗原 千絵子

神奈川歯科大学

特任教授

井手野 由季

群馬大学

准教授

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2023 年度
研究種別

研究テーマ
課題番号

実施報告書

重点型研究
d

統計数理研究所内分野分類

重点型研究

調査科学グループ／Survey

7 社会科学分野／Social Science

主要研究分野分類

Science Group2 データサイエンスからみた統計数理科学と統計数理科学からみたデータサイ
エンス
2023-ISMCRP-4207

研究課題名（和名） 質的モデリングから統計数理科学
研究課題名（英名） Statistical mathematical science from a stand point of qualitative modeling
代表者氏名

椿美智子

所属機関

東京理科大学

所属部局

経営学部

職名

教授

所内受入教員椿

フリガナ

ツバキミチコローマ字Michiko Tsubaki

広計

研究目的と成果（経緯）の概要
2023 年度は、多様な専門分野の学術的コミュニティーにおいて行われてきたそれぞれの研究活動
を、SDGs の目標に対して融合させるために、連携した。具体的には、１）東京都檜原村(森林率93％の東京都西多摩郡檜原村は、滝や都民の森、古民家・おもちゃ美術館など観光資源が豊富であり、森を資源とした持続可能な地域づくりを進めてきた。居住地域は、南北の秋川に沿って点在しており、３つのエリアに分けて宿、北谷、南谷と呼ばれ、26 の自治会がある。地域活動は自治会ごとに活発に行われているが、異なる歴史文化や資源を持つ自治会の互いの連携は弱く、過疎による医療介
護・環境保全・交通などの機能不全や、新産業育成の必要性などの課題に直面している。) 地域ガ
バナンスとパートナーシップ(SDGs ゴール 17「パートナーシップで目標を達成しよう」)を軸に、村全体での村民コミュニティー形成をはかることによって暮らしの質を高め(SDGs ゴール 11「住み続けられるまちづくりを」、3「すべての人に健康と福祉を」)、産業を活発化する(SDGs ゴール 8「働きがいも経済成長も」、9「産業と技術革新の基盤を作ろう」、15「陸の豊かさを守ろう」)シナリオの創出を行うために、自治会同士の相互関係を俯瞰的に理解するために、多様な特質を持つデータに応じて知識を獲得できるようデータサイエンス、エージェントシミュレーション、メッシュ統計データ
分析を複合的に活用して，多面的自治会群モデルを導出することを考えた。さらに、導出したモデルを背景に、当事者が抱える課題を自らが定義し、ソリューションの発見と態度変容に結び付ける参画
型ゲーミング手法を活用することを考えた。その計画に基づいて、国立研究開発法人科学技術振興機
構 社 会 技 術 研 究 開 発 セ ン タ ー令和 5 年度 社会技術研究開発事業「SDGs の達成に向けた共創的研究開発プ ログラム シナリオ創出フェーズ」に、「データドリブンなマルチネットワーク
社会シミュレーションに基づく自治会連携村づくりシナリオ開発」というタイトルで応募し(椿美智子、木野、舩橋、本多、椿広計、田名部、倉橋、板倉、佐藤)、プレゼンテーション審査まで進めることができた。今後は、連携の強化をより進めていきたいと考えている。２）また、同メンバーにより、第 14 回横幹連合コンファレンスにおいて、オーガナイズセッション「SDGs に資する村づくり
プロジェクトにおける地域コミュニティーの形成に基づく課題解決アプローチ」を企画・開催した。
３）さらに、木野氏、板倉氏の研究グループを中心に、第 14 回横幹連合コンファレンスにおいて、オーガナイズセッション「テキストマイニングおよび質的研究法」を企画・開催し、テキストマイニ
ング手法を含む質的モデリングの研究を推進した。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
舩橋 誠壽，椿 美智子，板倉 宏昭(2023)：村おこし構想立案のための AI システムズアプローチ実
験、第 14 回横幹連合コンファレンス、D-2-1.
板倉 宏昭（2023）：産官学の新たな連携 ー檜原ケースー、第 14 回横幹連合コンファレンス、D-2２.
椿 美智子,瀬川 優太郎，今井 友貴，平林 里桜(2023)：ベイジアンネットワークを用いた檜原村の幸
福感や地域力への影響の要因モデリング、第 14 回横幹連合コンファレンス、D-2-３.
倉橋 節也，熊田 ふみ子，稲垣 仁美，永井 秀幸(2023)：地域におけるコミュニティ包摂性調査、第14 回横幹連合コンファレンス、D-2-４.
佐藤 彰洋，椿 広計(2023)：メッシュ統計を使った地域課題解決アプローチのための計量基盤 、第14 回横幹連合コンファレンス、D-2-５.
田名部 元成(2023)：SDGs 課題へのゲーミングアプローチ、第 14 回横幹連合コンファレンス、D-2６.
三好 きよみ(2023)： デジタル関連企業への転職プロセスの探索的検討、第 14 回横幹連合コンファ
レンス、D-4-1.
大塚 彩香，田辺 蘭子，寺前 環，三好 きよみ(2023)：テレワーク環境における効果的なコンフリク
トマネジメントのためのロールプレイ型ワークショップの開発、第 14 回横幹連合コンファレンス、
D-4-２.
斎藤 識樹，片岡 典子，田中 敦也，鳥海 阿理紗，三好 きよみ(2023)：ワークモチベーションに影響を及ぼす要因を可視化するワークショップの開発、第 14 回横幹連合コンファレンス、D-4-３.
鳥海 阿理紗，片岡 典子，斎藤 識樹，田中 敦也，三好 きよみ(2023)：テキストマイニングを用いたプロジェクトメンバーのモチベーションの特徴抽出、第 14 回横幹連合コンファレンス、D-4-4.
町永 信雄，木野 泰伸(2023)：製薬産業の世界的中心地ボストンエコシステムに関する質的研究、第14 回横幹連合コンファレンス、D-4-5.
木野 泰伸，黒木 弘司，川﨑 将男(2023)：漠然とした要求からの結果図作成、第 14 回横幹連合コン
ファレンス、D-4-6.
国立研究開発法人科学技術振興機構 社 会 技 術 研 究 開 発 セ ン タ ー 令和 5 年度 社会技術
研究開発事業「SDGs の達成に向けた共創的研究開発プ ログラム シナリオ創出フェーズ」『データドリブンなマ
ルチネットワーク社会シミュレーションに基づく自治会連携村づくりシナリオ開発』応募・プレゼン審査まで通過、研究代表者 椿 美智子、協働実施者長）

吉本昂二・檜原村・村長（小林泰夫・副村研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

0

特別研究費

123,000

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

木野泰伸

筑波大学

准教授

舩橋誠壽

横断型基幹科学技術研究団体連合

研究員

本多敏

慶應義塾大学名誉教授

椿広計

情報・システム研究機構 統計数理研究所

名誉教授

田名部元成

横浜国立大学

教授

倉橋節也

筑波大学

教授

板倉宏昭

東京都立産業技術大学院大学

教授

佐藤彰洋

横浜市立大学教授

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2023 年度
研究種別

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

j その他／Others

研究テーマ
課題番号
研究課題名（和名）研究課題名（英名）

重点型研究

実施報告書

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science2 データサイエンスからみた統計数理科学と統計数理科学からみたデータサイ
エンス
2023-ISMCRP-4209
高等学校におけるデータサイエンス教育方法論開発のための実践知集積プラッ
トフォームの研究
Research on a platform for accumulating practical knowledge for the development
of data science education methodologies in upper secondary schools
フリガナ

ササジマ ムネヒコ

ローマ字Munehiko Sasajima

代表者氏名

笹嶋 宗彦

所属機関

兵庫県立大学

所属部局

情報科学研究科/社会情報科学部

職名

教授

所内受入教員椿広計 名誉教授

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究の目的は，高校生を主とした初学者向けのデータサイエンス教育方法論を研究開発することである．近年，政府主導の先端 IT 人材育成政策により，大学におけるデータサイエンス教育の場が急速に増えつつある．しかしながら，データサイエンス教育が備えるべき内容や，については，高校でデータサイエンティストが備えるべき考え方や基本的な分析技術を習得することによって，大学でさらに高度な知識を学ぶことが可能となるため，高校生向けのデータサイエンス教育方法論を確立することは，我国のデータサイエンティスト育成の観点からも，喫緊の課題であると言える．そこで本研
究では，高校と大学の現場でデータサイエンス教育にあたる教員のノウハウを集積し，共有・活用することを可能とするデータサイエンス教育ノウハウプラットフォームを構築する．3 年目となる令和
5 年度は，令和 4 年度に引き続き，実践的データサイエンス教育のカリキュラムと，プラットフォー
ム上で共有すべきノウハウの分類，活用の仕方を検討し，前年度に構築したデータサイエンス教育ノ
ウハウプラットフォームへの教育ノウハウの蓄積と，同プラットフォームの改善を行った．
本研究に参加する教員は，各人が高校と大学の現場でデータサイエンス教育を実施し，2，3 か月に 1回研究会を行って，構築したプラットフォーム(JDSSP 高等学校データサイエンス教育研究会ホーム
ページ，https://ds-education.com/)で情報交換を行った．研究会は，各教員が全国各地に散らばっていることから，主にオンライン形式で開催したが，いくつかの主要なイベントについては対面形式で実施した．
大学におけるデータサイエンス教育に関しては，国による認定制度が令和 3 年度から本格化したものの，教えるべき内容や教育方法について多くの部分がはっきりしていない．また，令和 7 年度からの大学入試でもデータサイエンスに関する単元のある情報科目が始まるものの，高等学校における教育

の方法は未だ手探りの状態である．それらを数え上げて分類・体系化し，教育者の間で合意を形成することが必要である．例えば，学ぶべき科目名やプログラミング言語の種類などは国などからおおよ
その指針が示されているが，どの程度の深さまで教育すべきか，前提知識や理解力の異なる生徒に対して，どのようにそれらを調整すべきか，ゴールをどこに設定すべきか，など，各教育現場で教員が考えなければならないことは多岐にわたる．令和 5 年度は，令和 4 年度までに構築したプラットフォーム上で，データサイエンス
教育ノウハウの情報交換と，その知識の分類・体系化を継続しつつ，「データサイエンス教育ノウハ
ウプラットフォーム」自体の機能能拡張を行った．具体的には，参加者に対して，メーリングリスト
への登録機能を追加し，また，外部への情報発信も積極的に行う．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
教育活動支援に関する全ての活動については JDSSP 高等学校データサイエンス教育研究会ホームページ(https://ds-education.com/)に掲載．
■学会や研究会など研究員による主要な業績【1】研究集会の主催，共催，運営(1)令和 5 年度 FESTAT(全国統計探究発表会)(https://ds-education.com/data-science-event/817/)の共催，令和５年８月１９日（土）実施，オンライン(2)宮城・理数系教員統計・データサイエンス授業力向上研修集会（https://ds-education.com/datascience-event/990/）の共催，2024 年３月 23 日，24 日実施，東北大学(3)【人工知能学会・日本統計学会公式】全国中高生 AI・DS 探究コンペティション 2023(https://dseducation.com/data-science-event/853/)の主催，令和 6 年 2 月 18 日実施，兵庫県立大学(4)2023 年度人工知能学会全国大会，企画セッション「[4K2-KS-12] 中学高校大学から一般向けまでのデータサイエンス教育の現状と課題(https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2023/session/4K0101/tables?JQyPpitBqe)」の主催(研究員による研究成果発表，パネル討論)，2023 年 6 月 9 日実施，
熊本城ホール【2】関連論文発表
Hiroki Hayashi，Munehiko Sasajima：Knowledge Modeling of the Inquiry based Learning
Instructional Process in Japanese High Schools - Ontology model of Instruction Based on the PPDAC
Cycle-，KGR4XAI2023，The 2nd International Workshop on Knowledge Graph Reasonig for
Explainable Artificial Intelligence,December 09, 2023, Tokyo, Japan．
林宏樹，笹嶋宗彦，高等学校における問題解決型探究指導の知識モデリング～PPDAC サイクルオン
トロジーの構築と探究過程の可視化～，第 31 回 インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会 (SIG-AM)予稿集，2023 年 11 月 24 日，慶應義塾大学
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

※上記項目②に主要なものについては記載しました経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

727,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

石井 裕基

東北大学

特任教諭

Shin Yuichiro

兵庫県立加古川東高等学校

SSH 主任Kakogawa Higashi High School

Chief

Takase Toshiki

Other

Teacher

橋本 三嗣

広島大学

教諭

渡部 靖司

愛媛県立松山南高等学校

教諭

樋口 勇夫

大分工業高等専門学校

教授

雲雀丘学園中学校・高等学校

教諭

井上 稔雄

兵庫県立姫路西高等学校

教諭

渡辺 美智子

立正大学教授

Hayashi Hyoma

神戸大学

Teacher

熊谷 洋介

兵庫県立姫路西高等学校

教諭

山本 由和

徳島文理大学教

教授

大里 隆也

滋賀大学

特任講師

床田 太郎

香川県立観音寺第一高等学校

教諭

FUKUSAKONORIHITO

林

宏樹

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

a 予 測 制 御 グ ル ー プ ／Prediction and Control Group

主要研究分野分類

研究テーマ

3 安全・安心な社会を持続するための統計科学

課題番号2023-ISMCRP-4301

8

環 境 科 学 分 野 ／Environmental Science

研究課題名（和名） 土砂災害発生リスクを考慮した林業適地抽出技術の開発
研究課題名（英名）Selecting suitable sites for timber production considering risks of landslidedisaster
フリガナ

ミツダ ヤスシローマ字Yasushi MITSUDA

代表者氏名

光田 靖

所属機関

宮崎大学／Univeristy of Miyazaki

所属部局

農学部／Faculty of Agriculture

職名教授／Professor

所内受入教員山下 智志

研究目的と成果（経緯）の概要
戦後に植林された日本の人工林は伐採時期を迎えている。しかし、そのような植林は荒廃地造林の側面もあり、必ずしも林業適地ではなく、むしろ土砂災害防備の観点から植林された場所も多い。よって、伐採時期を迎えたからといって伐採を進めていくと、気候変動下で降雨強度が高くなることが予想される中で、土砂災害発生リスクを高めてしまう可能性がある。本研究では地形に着目して土砂災
害発生リスクを評価して、木材生産による収益と土砂災害リスクとのバランスを考慮しながら、林業
適地を抽出する技術を開発することを目的とする。
熊本県五木村を対象として、2009 年と 2021 年に取得された航空機レーザー計測データを用いて、地表面が低くなった場所を崩壊地として抽出した。崩壊地を面積、崩壊深度、形状、および地形からクラスター分析によって６クラスに類型化した。それぞれのクラスにおいて、機械学習（ランダムフォ
レスト）を用いて崩壊危険性を評価するモデルを作成した。モデルを開発するにあたって、崩壊地との非類似度に基づいて非崩壊地サンプルを作成した。ランダムフォレストによる崩壊危険性予測モデ
ルにおいては、学習データにはよく適合するものの、検証データに対する適合率は低かった。さらに、最も出現数が多かった小規模かつ０次谷で発生していた斜面崩壊を対象として、ロジスティック
回帰モデルによる斜面崩壊危険性予測モデルを開発した。モデル選択による検証の結果、傾斜が急であり、斜面縦断系が凸型である場所で斜面崩壊が生じやすいという特徴が明らかになった。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
学会発表
Mitsuda, Y. Developing a landslide probability model using a similarity-based sampling of absence
data. - A case study in Itsuki Village, Kumamoto Prefecture, Japan -. FORMATH SAPPORO 2024, 札
幌医科大学, 札幌, 2024 年 3 月 17 日

シンポジウム発表
光田 靖. 土砂災害リスクを考慮した林業適地抽出技術の開発. 統計数理研究所リスク解析研究戦略
センターシンポジウム, 統計数理研究所, 立川市, 2023 年 7 月 25 日
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

139,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

吉本 敦

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

e 計量科学グループ／Metric
Science Group

主要研究分野分類

研究テーマ

3 安全・安心な社会を持続するための統計科学

課題番号2023-ISMCRP-4302

5 工学分野／Engineering

研究課題名（和名） 物理モデルと極値理論, 確率過程による災害 リスク解析の試み
研究課題名（英名）Natural hazard risk analysis by using physical models, extreme value theory andstochastic processes.
フリガナ

カワニシ タクヤ

ローマ字Takuya Kaawanishi

代表者氏名

川西 琢也

所属機関

Kanazawa University

所属部局

Institute of Science and Engineering

職名

Associate Professor

所内受入教員山下 智志

研究目的と成果（経緯）の概要
サブテーマ 1: 震度 7 地震の等頻度線の作成
このテーマに関しては, 気象庁震度データ(https://www.data.jma.go.jp/svd/eqev/data/bulletin/shindo.html) を用いて, 1919 年から 1994 年までのデータにに基づいて, 等頻度線を作成した. この結果は日本地球惑星科学連合 2024 年大会で発表
した. 発表でのディスカッションをもとに, 今度は震度データがすべて機械計測におきかわった 1996
年 4 月 1 日以降のデータを用いて, 震度 6 強地震の予測等頻度線の作成を行っている. この作成に際しては 1) 各震度（以上）の地震の地震間間隔の分布より, 前震・余震・群発の効果を補正する手法を開発している, 2) 2024 年 1 月 1 日の能登地震とこの研究による予測等頻度線の比較を行った,など, 成果があがりつつある.
サブテーマ 2: 最大積雪深さの物理・統計モデルの構築
このテーマに関しては, 各地点で各年度の最大積雪深が各年度の最大積雪日までの累積降雪量に比例することがわかり, 各年度の最大積雪深までの積雪日数 N と, 日平均降雪量 X を確率変数とし, NとX の依存関係を各地点ごとの copula で表したモデルで, 最大積雪深を精度良く表現できることが明らかになった. この結果は日本地球惑星科学連合 2024 年大会ではっぴょうした.
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
学会発表
1. 川西琢也, 松原和樹, 中野敬介, 震度データからの震度７地震の予測等頻度線の作成, 日本地球惑星科学連合 2023 年大会, HDS08-P01
2. 川西琢也, 田原佑一郎, 内堀駿也, 複合過程とコピュラを用いた最大積雪深の再現期間・再現レベル関係のモデリング, 日本地球惑星科学連合 2023 年大会, HDS08-P08

ソフトウェア
地震解析ソフトウェア https://github.com/takuyakawanishi/eqanalysis
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

37,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

目次に戻る

2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

a 予 測 制 御 グ ル ー プ ／Prediction and Control Group

主要研究分野分類

研究テーマ

3 安全・安心な社会を持続するための統計科学

課題番号2023-ISMCRP-4303

8

環 境 科 学 分 野 ／Environmental Science

研究課題名（和名） 逐次的離散最適化を用いた時空間拡散リスクを伴う最適動態制御
研究課題名（英名）Sequential discrete optimal control modeling for spatio-temporal spreaddynamics

代表者氏名

吉本 敦

所属機関

統計数理研究所

所属部局

学際統計数理研究系

職名

教授

所内受入教員

山下 智志

フリガナ

ヨシモト アツシ

ローマ字Atsushi Yoshimoto

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究では、引火性が高い樹種の配置転換による火災拡散防止効果に着目し、耐火性が高い樫系在来種を想定し、その再生・再配置による“防火帯”の形成により火災拡散の制御を可能とする逐次的離散最適化モデルを開発すると同時に、他の拡散事象も考慮できるよう、その汎用を目的とした時空間拡散リスクに対応できる最適動態制御のプロトタイプモデルを構築することを目的とした。
これまでに構築してきた外来種防止に向けた最適化モデルに基づき、その拡張により樹種転換の施業による森林火災の時空間拡散防止を可能とする逐次的離散最適化モデルの構築を試行しているが、逐
次タイミングの調整が難航しており、次年度への継続課題とした。また、他の拡散事象として韓国で発生している松枯れについて、ソウル大学の Han 氏よりその状況およびデータ解析の結果の方向があり、加茂氏・冨田氏により拡散モデルへの転換が試みられた。また、エボラ大学の Riberio 氏からイベリア半島での火災リスクの現状の報告があり、拡散モデルの修正を次年度の課題とした。チェコ生命プラハ大学のチームから空間的な拡散モニタリング技法の提示があり、LiDar のみならず化学成分への反応でのモニタリングが可能になることが分かり、今後のデータ収集への利用を検討することとした。上記成果・経過は 3 月 12～13 日統数研にて開催された AgFReM イノベーション研究コンソーシアム国際インターンシップセミナーおよび札幌医科大学の加茂氏が担当した FORMATHSAPPORO 2024 国際シンポジウム（3 月 16～17 日）にて報告された。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
AgFReM イノベーション研究コンソーシアム国際インターンシップセミナー 3 月 12～13 日
https://www.agfrem.org/internship/2024.html
FORMATH SAPPORO 2024 国際シンポジウム 3 月 16～17
https://www.formath.jp/symposium/2024FORMATH/FORMATH2024-program.pdf

研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

768,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

加茂 憲一

札幌医科大学

准教授

木島 真志

琉球大学

教授

冨田 哲治

県立広島大学教授

Hee Han

ソウル大学

助教

福井 敬祐

関西大学

准教授

Ju

Sujeong

ソウル大学

PhD 学生Nuno Ribeiro

エボラ大学

准教授

Peter Surovy

チェコ生命プラハ大学

教授

Zlatica Melichová

チェコ生命プラハ大学

PhD 学生

Tereza Hüttnerová

チェコ生命プラハ大学

講師

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

a 予 測 制 御 グ ル ー プ ／Prediction and Control Group

主要研究分野分類

研究テーマ

3 安全・安心な社会を持続するための統計科学

課題番号2023-ISMCRP-4304

8

環 境 科 学 分 野 ／Environmental Science

研究課題名（和名） 樹高曲線の経時変化に関する記述と予測のためのモデル構築
研究課題名（英名）Developing descriptive and predictive models for temporal changes on diameterheight curves

代表者氏名

冨田 哲治

所属機関

県立広島大学

所属部局

地域創生学部

職名

教授

所内受入教員

山下 智志

フリガナ

トンダ テツジ

ローマ字Tetsuji Tonda

研究目的と成果（経緯）の概要
樹高曲線は DBH（Diameter at Breast Height）と樹高の関係を表す関数である．DBH に対する樹高の散布図に樹齢別の樹高曲線を描くと，同齢人工林では樹齢が高くなるにつれて樹高曲線は散布図の右上に遷移する特徴がある．本研究では，樹高曲線で林学分野でよく使われる Näslund 関数(Näslund, 1936)に対して，モデルのパラメータに時間変化を想定した変化係数（Hastie andTibshirani, 1993）を導入することで，樹高曲線の経年変化をモデル化した．樹高曲線の経年変化の同時信頼区間を導出することで，樹高曲線の様々な要因による変動を評価する．吉本ら(2012)で提供されている星野村（福岡県）のスギの同齢人工林の DBH と樹高に関する成長データに対して提案法を適用した結果，樹齢が 15 歳前後で樹高曲線の特徴が変化することが認められた．分析データが人口同齢林であることから，この結果は 15 歳あたりで競合相手が変わったことを示唆するものであると考える．今後は，他の樹高曲線についても変化係数を導入したモデルを構築しモデル選択を行うことを計画している．
参考文献
Hastie, T. and Tibshirani, R. (1993) Varying-coefficient models, J. Roy. Statist. Soc. Ser. B 55(4):757-796.
Näslund, M. (1936) Skogsförsöksanstaltens gallringsförsök i tallskog. Rep Swed Inst Exp For 29:1-169(in Swedish).
吉本・加茂・栁原 (2012) R による環境データの統計分析, 202pp, 朝倉書店.
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
T. Tonda, K. Kamo, M. Takahashi: Statistical Inference for Diameter-Height Curves using VaryingCoefficient Model, FORMATH, 22, 2023. (DOI:10.15684/formath.22.001)
K. Kamo, T. Tonda, M. Takahashi, N. Matsumura: Selection method for height-diameter curves and its
application to the data of sugi (Cryptomeria japonica) in Japan, FORMATH, 22, 2023.
(DOI:10.15684/formath.22.002)
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

404,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

吉本 敦

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

加茂 憲一

札幌医科大学

准教授

木島 真志

琉球大学

教授

目次に戻る

2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

重点型研究

実施報告書

重点型研究
j その他／Others

主要研究分野分類

研究テーマ

3 安全・安心な社会を持続するための統計科学

課題番号2023-ISMCRP-4305

8

環 境 科 学 分 野 ／Environmental Science

研究課題名（和名） 亜熱帯地域人工林における間伐計画最適化モデルの構築
研究課題名（英名） Developing a stand level optimization model for subtropical plantation forest
代表者氏名

木島 真志

所属機関

琉球大学

所属部局

農学部

職名

教授

所内受入教員

山下 智志

フリガナ

コノシマ マサシ

ローマ字KONOSHIMA, masashi

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究では、亜熱帯地域の人工林における生産性と収益性の向上を念頭に、効果・効率的な間伐等の森林管理のスケジューリングを可能にする最適化モデルの構築を試みる。具体的には、ベトナムなど
東南アジア諸国を中心に主要な植林樹種となっている、ケシヤマツ(Pinus kesiya)の人工林を対象に、森林動態の予測モデルと動的計画法を結合した林分最適化モデルを構築する。既往研究では、密度管理図に樹高の成長予測モデルを組み込むことで、間伐等の森林資源管理最適化モデルの構築に繋がることが示されている。しかし、熱帯や亜熱帯地域において、このような手法が導入された例は極めて少なく、管理計画の立案に支障をきたしている。そこで、本研究では、ベトナム北部の森林資源量データをもとに、まず、樹高の成長予測モデルを推定する。そして、既存の密度管理図に対して、一般
化最小二乗法により、パラメータの再推定を行う。そして、これにより構築された林分成長予測モデ
ルと動的計画法を結合し、最適化モデルを構築する。このような手法の適用可能性が示せれば、将来的に亜熱帯地域のおける人工林経営の安定化に繋がることが期待できる。さらに、森林属性と野生動物の生息地適性を関連させることができれば、間伐等の管理が野生動物の生息地の質に及ぼす影響を定量的に評価できる。このような最適化モデルの構築は、木材生産と固有種・希少種の生息地維持管理のトレードオフの評価に繋がるため、そういった野生動物の保護と持続的な木材生産といった、亜亜熱帯地域特有の課題に対して、有用な情報提供に繋がることが期待できる。
2023 年度は、ベトナム北部の森林資源量データと、地域の森林所有者・管理者に対する聞き取り調
査により得たデータを元に、樹高成長、DBH 成長、立木密度の変化予測モデルからなるシンプルな
ケシヤマツ(Pinus kesiya)林分成長モデルを構築した。そして、対象地域の森林管理費用や立木価格のデータを用いて、PATH アルゴリズムを採用した動的計画法による間伐スケジューリング最適化モデ
ルを構築した。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
Masashi Konoshima, & Le Thanh Ha (2023) Revisiting Thinning Strategy Optimization for Timber
Production in Pinus kesiya Stands of Vietnam Using Dynamic Programming, Joint International
Symposium on Sustainable Forest Ecosystem Management (SFEM)- Local Communities andSustainability -by Japan, Taiwan and Korea- SFEM 2023 -, Aug. 30, 2023 @ Jeju Island, Korea
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

401,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

目次に戻る

2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究
a

予測制御グループ／8

主要研究分野分類

統計数理研究所内分野分類

Prediction and Control Group

研究テーマ

3 安全・安心な社会を持続するための統計科学

課題番号2023-ISMCRP-4306

環 境 科 学 分 野 ／Environmental Science

研究課題名（和名） 統計モデルに基づいた森林における自然災害リスク評価
研究課題名（英名） Risk assessment of natural disaster in the forest based on statistical approach
代表者氏名

加茂 憲一

所属機関

札幌医科大学所属部局

医療人育成センター

職名

准教授

所内受入教員

山下 智志

フリガナ

カモ ケンイチローマ字Ken-ichi Kamo

研究目的と成果（経緯）の概要
森林に対する評価は様々な要因を包括的に行う必要があるが、その中でも特に災害リスク評価を研究対象として申請した。本年度は、自然災害が実際にダメージを与える「成長」に着目し、その量を評価する数理モデルの構築を行った。今後は成長モデルに対して災害リスクを入れ子式に導入すること
による「災害損失ベースによる期待値的な成長量予測モデル」を構築を目指すこととなる。
森林の成長モデルに関しては、時系列の成長に特化した「成長関数モデル」と、成長量計測上の事情を鑑みた「樹高曲線（HDC: Height-Diameter Curve）モデル」が存在する。本年度は特に HDC に着目し、これまでに蓄積された成長関数に対する数理的アプローチを HDC に適用する可能性について議論を行った。これまで申請者は成長関数に関して、関数選択やクラスタリングといった、成長詳細解析の前段階における事前データ処理に関する実績を積んできたが、これらのうち関数選択について
HDC に適用し、その適用可能性を数値実験により確認した後に実データ解析を行った。
実データ解析に関しては、九州のスギ成長データを用い、これまで申請者が実施してきた時系列成長
クラスター分析結果との対比による検証を行った。HDC の候補として 5 種類の関数を用意し、その選択により 5 種類の成長パターンに分類した結果は、時系列成長クラスター分析結果との一致に関する検定を行ったところ p=0.059 と有意ではなかったが、有意水準に近い結果であった。このことから、HDC 分類は機能している一方で改良の余地を残していると判断した。改良の予知としては、成長関数に関する知見を全て HDC に移植できている訳ではないのでそれらの可能性を探索する一方、HDC に特化した性質については新たなアプローチを考察する必要がある。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
K.Kamo, T.Tonda, M.Takahashi, N.Matsumura: Selection method for height-diameter curves and its
application to the data of sugi (Cryptomeria japonica) in Japan, FORMATH, 22, 2023 (DOI:10.15684/formath.22.002).
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

FORMATH Sapporo, 2024

日時2024 年 3 月 16 日、17 日

場所

札幌医科大学

参加者数

40 名

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

404,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

木島 真志

琉球大学

教授

冨田 哲治

県立広島大学教授

吉本 敦

統計数理研究所

教授

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

f 構 造 探 索 グ ル ー プ ／Structure Exploration Group

主要研究分野分類

研究テーマ

3 安全・安心な社会を持続するための統計科学

課題番号2023-ISMCRP-4307

8

環 境 科 学 分 野 ／Environmental Science

研究課題名（和名） 高濃度水銀汚染地域を対象としたヒトおよび生態リスク評価手法の構築
研究課題名（英名）Development of human health and ecological risk assessment
method focused on high mercury polluted area

代表者氏名

中澤 暦

所属機関

富山県立大学

所属部局

工学部

職名

講師

所内受入教員山下智志

フリガナ

ナカザワ コヨミ

ローマ字Nakazawa Koyomi

研究目的と成果（経緯）の概要
2023 年にインドネシアで現地調査を行い、フィールドデータを収集した。その研究成果について研究打ち合わせを行った。
また、研究集会では環境中水銀に関するテーマで各自研究発表を行った。
中澤 暦 （富山県立大学）、永淵 修 (福岡工業大学) 「南極昭和基地で観測した大気中水銀の変動とその要因」
大浦一貴(富山県立大学・院)、中澤 暦 （富山県立大学）、永淵 修 (福岡工業大学) 「屋久島の自由対流圏高度のモミ群落から採取した年輪コア中水銀濃度の変動とその要因」
永淵 修 （福岡工業大学）、大浦一貴(富山県立大学・院)、中澤 暦 （富山県立大学）「北極海堆積物コア中水銀濃度の変動」
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
・中澤 暦、永淵 修、 Distribution of Atmospheric Mercury Concentration Observed at Artisanal
Small-scale Gold Mining Area 第 15 回持続可能なアジア太平洋に関する国際フォーラム（ISAP2023）.
・ 中澤 暦、永淵 修、末吉 哲雄、岩花 剛、大浦 一貴、アラスカデナリハイウェイ沿いのパ
ルサ永久凍土中水銀濃度の鉛直分布とその水銀放出量について ArCSII 陸域課題研究報告会、2023.
・中澤 暦、永淵 修、川上智規、大浦一貴、Isrun Nur, Basir-Cyio, Mery Napitupulu、水銀パッシ
ブサンプラーの沈着速度の推定とその ASGM 地域での検証、地球化学会年会、 2023 .
・中澤 暦、水銀の環境中での動態- フィールドワークから見えてくること-、石油学会招待講演、
2023.

・Koyomi Nakazawa, Osamu Nagafuchi, Satoshi Imura, Tomoaki Watanabe, Akihiro
Mitsui.,Fluctuation of atmospheric mercury concentration observed at Syowa station, Antarctica during
January 2022,研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

フィールドデータから見る、環境中水銀の動態

日時

2023 年 3 月 14 日、15 日

場所

統計数理研究所およびウェブでの開催

参加者数

4

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

444,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

大浦一貴

富山県立大学大学院修士課程 1 年生

永淵 修

福岡工業大学

客員教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

重点型研究

実施報告書

重点型研究
g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

研究テーマ

3 安全・安心な社会を持続するための統計科学

課題番号2023-ISMCRP-4308

研究課題名（和名）研究課題名（英名）5 工学分野／Engineering

治水計画に現在用いられる水文頻度解析手法の問題点の整理と新しい提案に向けてImprovement of currently employed procedures in hydrological frequency
analysis
フリガナ

キタノ トシカズ

ローマ字Toshikazu Kitano

代表者氏名

北野 利一

所属機関

名古屋工業大学

所属部局

大学院工学専攻社会工学系プログラム

職名

教授

所内受入教員山下智志

研究目的と成果（経緯）の概要＊ 経緯： 2022 年度の共同研究集会「極値理論の工学への応用」が，2022 年の 8/16-26 に開催された後，研究代表者である西郷達彦先生から，「残予算があるので，その有効利用に何か提案がありますか？」という呼びかけがあり，ちょうど水工学講演会（11/23-25，松山開催）での水文統計のセッションでの議論をより深めるための勉強会を（水工学講演会での議論の熱が冷めないうちの１ヶ月後である）12/27 に統計数理研究所にて開催させていただいた．その後，2023 年の年明け 1/11 に，統計数理研究所の共同利用申請での重点型研究（テーマ３：安全・安心な社会を持続するための統計科
学：企画立案責任者 山下智志，加藤昇吾）に「治水計画に現在用いられる水文頻度解析手法の問題点の整理と新しい提案に向けて」を申請し，2 月には，水工学委員会にて，水理・水文統計解析研究小委員会（小委員長：風間 聡，幹事長 小林健一郎）が設置され，TASK1：水理・水文量の極値確率評価手法の再構築部会（北野利一），TASK2：気候変動の検討に必要な新しい手法レビュー部会（田中智大），TASK3：実務としても学としても裾野を広げる仕組み作り部会（小林健一郎）の三本柱で検討することとなり，6/26 に開催された第 21 回 水工学オンライン連続講演会（https://committees.jsce.or.jp/hydraulic/node/181）では，「新たに設立した『水理・水文統計解析
研究小委員会』が目指すもの」として，「委員会設立の経緯，および今後の展望」，「極値統計を実務に応用する際の課題〜 Gumbel からの６５年，水文統計をとりまく状況の変化を数理的側⾯から概観」，「河川整備基本方針の変更について」，現在的な問題を共有した．その後，重点型研究の勉強会
が 7/12-13 に，また，TASK2 の勉強会が 10/23 に，TASK1 と重点型研究の勉強会の合同勉強会が「極値理論の工学への応用」のスピンオフとして，「治水計画に用いられる水文頻
12/26 に開催され，度解析手法」について約１年間議論してきた．本研究の目的は，治水計画に減災用いられる水文頻度解析手法の問題点の整理と新しい提案に向けて，水文学ならびに，水文学以外の土木工学(例えば，海岸工学など)，極値統計学，確率論など異なる視点や立場らの共同研究者で，この問題を議論し，新たな提案をするものである.
＊ 極値の tail と tale：治水計画の実務で，設計外力の算定に用いられる方法は，概略的に言えば，
年最大日降水量の観測記録に対して，年最大値分布の母分布として想定される幾つか候補となる確率分布関数を用意して，母数推定を行い，あてはめに用いたデータと各々の候補分布関数のあてはまりの良さを「比較」して，母分布をしぼりこんでいる．その候補分布には，極値分布ではない確率分布に加えて，極値分布も含まれるものの，単なる確率分布の一種として扱われており，候補分布の選択において，極値の漸近理論から導かれる特徴は一切活用されてはいない．他方，極値統計分野では，
2001 年に，Coles のテキストが出版されて，かなり広い範囲の応用分野で，漸近理論から導かれた背景を積極的に活用した手法が適用されるようになった．すなわち，閾値による極大値の抽出や，順序統計量として期間最大値の上位の複数を用いるアプローチが普及した．この場合，一般化パレート分
布や極値分布から得られる標本の順序統計量の分布が用いられ，これらの分布も，極値の漸近理論か
ら導出される極値分布である．しかしながら，閾値の選定や上位幾らまでの極大値を解析対象とするか？という判断が難しい場合が一定の割合で現れるため，いかなる問題にも必ず適用できるかどうかは，非常に悩ましい．大別すれば，２種のアプローチに分類される．１つは，データの取り出し方を１つに決めて，幾つかの異なる分布関数であてはめて検討するアプローチであり，もう１つは，ある
１つの分布にしたがうように，試行錯誤でデータを抽出するアプローチである．前者は，治水計画で用いられる現行の方法であり，幾つかの候補分布で検討する際には，必ず試行錯誤が伴うものである．後者は，Coles のテキストが示す現代的な極値理論に基づく方法であるが，この場合も，試行錯誤は免れない．ただし，年最大値データに対して，その母分布が，期間最大値の極値分布である一般
化極値分布（GEV）あるいは，GEV の特別な場合となる Gumbel 分布であると盲目的に信じて，一切の試行錯誤をせずに，単にあてはめた結果を良しとする方針には問題がある（うまくいくデータに対して，そうするのは「あり」かもしれないが，例えば，国内全ての水系ごとに全て一律に Gumbel
分布だけを適用するのは到底うまくいくはずがない）．また，後者のアプローチも，データを切り刻
んで無理矢理に極値の理論分布に合わせようとする感が強く，応用分野の立場としてはなじみにくい．なにより，水文学的に重要な判断の機会を奪うことにもなりうる．また，前者のアプローチにも大きな問題がある．候補分布を互いに比較する点が，論理的に難しい．確率変動が同一の確率分布にしたがう統計モデルの説明変数の選択などの相互比較は AIC で可能であり，確率変動が異なる確率分布の場合にも適用されている議論はある．しかしながら，compare apple to orange という言い回しにもあるように，議論の対象外とすべきと考える．以上のことは，極値の tale として，水文統計における「プロクルステスの寝台」問題であり，この問題の解決には，悪党プロクルステスを退治した
英雄テセウスの知恵と工夫が必要となることを説いた．
次に，極値の tail，すなわち，極値の漸近理論である．国内の水工学ならびに海岸工学での治水計
画の設計外力の算定に用いられる確率分布（LN3, PE3, LP3, 平方根指数型分布，Weibull 分布）は，
Gumbel 分布あるいは Frechet 分布に収束する．すなわち，全て同じ型の分布関数，すなわち，GEVとなる．したがって，再現期間を 年とする設計対象となる期間長の最大値に対し，異なる候補分布
は，GEV という「比較」可能な apple に揃えられると言える．国内の水工学ならびに海岸工学での治水計画の設計外力の算定に用いられる確率分布（LN3, PE3, LP3, 平方根指数型分布，Weibull 分布）は，Gumbel 分布あるいは Frechet 分布に収束する．すなわち，全て同じ型の分布関数，すなわ
ち，GEV となる．したがって，再現期間を設計対象となる期間長の最大値に対し，異なる候補分布
は，GEV という「比較」可能な apple に揃えられると言える．
＊ 本研究の目的は，治水計画に減災用いられる水文頻度解析手法の問題点の整理と新しい提案に向けて，水文学ならびに，水文学以外の土木工学(例えば，海岸工学など)，極値統計学，確率論など異なる視点や立場らの共同研究者で，この問題を議論し，新たな提案をするものである. 適合性については，用いるデータ（年最大値）とその母分布の候補である年最大値分布ではなく，構造物の設計に必要な再現期間を１つの大きなブロックとする最大値分布で考えるべきである．そのために必要な新しい手法は，観測値の「転写」を考案した．また，適合性だけでは，１つに絞りきれない．そのために必要な「議論」の考え方については，継続２年めとなる 2024 年度に検討を予定している．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
北野利一: 水文統計における「プロクルステスの寝台」問題, 土木学会論文集，80 巻 16 号 論文 ID:
23-16194, 2024.
北野利一: 極値データの転写と極値分布との整合性, 統計数理研究所共同研究リポート 471, 極値理論の工学への応用(21), pp.31-33, 2024.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

治水計画に現在用いられる水文頻度解析手法の問題点の整理と新しい提案に向けて

日時

第１回めの開催 2023 年 7 月 12 日（水）15:00-17:00，13 日（木）9:0012:00，
第２回めの開催 2023 年 12 月 26 日（火）14:00-17:00

場所

統計数理研究所／第１回 セミナー室５，第２回 セミナー室２

参加者数

第１回め１０名，第２回め２２名（対面参加者１２名，ネット参加者１０名）

その他

土木学会 水工学委員会 水理・水文統計解析研究小委員会 との共同開催

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

451,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

小林 健一郎

神戸大学

准教授

田中 茂信

京都大学

名誉教授

渡部 哲史

九州大学

准教授

田中 智大

京都大学

助教

西郷 達彦

山梨大学

准教授

山下 智志

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

d 調査科学グループ／Survey
Science Group

主要研究分野分類

研究テーマ

3 安全・安心な社会を持続するための統計科学

課題番号2023-ISMCRP-4309

7 社会科学分野／Social Science

研究課題名（和名） 戦後日本における安全・安心のパラドックスの解消
研究課題名（英名） The Resolution of the Safety-Assurance Paradox in Postwar Japan
代表者氏名

高橋 征仁

所属機関

山口大学

所属部局

人文学部

職名

教授

所内受入教員

山下 智志

フリガナ

タカハシ マサヒト

ローマ字Masahito Takahashi

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究は、第 2 次世界大戦後の日本社会における「安全」の増大（犯罪率低下、平均寿命の伸長、
乳児死亡率低下）と、それに反比例するかのような「安心」の低下（育児や老後の不安、体感治安低下など）について、出生コーホートごとのストレス応答システムの変化という観点から説明を試みるものである。具体的には、1941～45 年の戦中生まれ世代と 1947～49 年生まれの団塊世代、1952～
61 年生まれのしらけ世代の間で、ストレス応答システムに大きな変化が生じ、衝動性が急激に低下したために、「安全」の社会的構築が容易になるとともに、不安が解消されないという逆説が常態化したと考えられる。こうしたストレス応答システムの変化は、副腎髄質や副腎皮質、交感神経系の機能低下を意味しており、戦中戦後の特異な配偶出産環境によって、婚姻市場から衝動性の高い個人が排除され、遺伝的に従順な個人が増えたことによる結果として考えられる（神経堤細胞仮説）。
本研究では、このような出生コーホート間の衝動性の違いに着目して、戦後の日本社会の変容を理解するために、戦後 70 年以上にわたって統計数理研究所が実施してきた『日本人の国民性調査』や警察庁による『犯罪統計書』などの通時的データを用いて検討を行った。その結果、①『日本人の国民性調査』において、価値意識の大きな変動（20 ポイント超）は、1960 年代後半～70 年代前半に集中しており、上記の 3 コーホートによる影響が大きいこと、②刑法犯のうち、殺人や傷害、強姦などの衝動性の強い犯罪についても、1960 年代後半～70 年代前半にかけて激減しており、出生コーホー
ト間の格差が大きいことが分かった。こうしたことから、出生コーホートによる人口の入れ替えによって、安全と不安が同居する日本社会が形成されたと考えられる。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
学会発表 2 件・高橋征仁 2024「イケメンを科学するーバースエンジニアリングとしてのルッキズム」第 2 回青少年問題学会基調講演, ZOOM, 2024 年 3 月 24 日

・高橋征仁 2024「バースコントロールと衝動性の抑制 －戦後日本における社会性の変容―」ヒトの発達と社会性に関するヒューマンサイエンス研究領域連携拠点シンポジウム「社会性研究の学際的研究連合の形成に向けて」玉川大学,2024 年 3 月 18 日
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

143,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

前田 忠彦

所属機関名

役職名

情報・システム研究機構 データサイエンス共同利用基准教授 (センター

盤施設

長)

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2023 年度
研究種別

重点型研究

実施報告書

重点型研究

統計数理研究所内分野分類

j その他／Others

主要研究分野分類

研究テーマ

3 安全・安心な社会を持続するための統計科学

課題番号2023-ISMCRP-4310

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究課題名（和名） 統計的時系列モデルを用いた地すべり予測モデルの構成
研究課題名（英名） Prediction of the landslide by using statistical time series
代表者氏名

井本 智明

所属機関

静岡県立大学

所属部局

経営情報学部

職名

講師

所内受入教員

山下 智志

フリガナ

イモト トモアキ

ローマ字Imoto Tomoaki

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究は、斜面における地表面情報から地すべりの発生を予測することを目的としている。その目的を達成するために、斜面実験データや過去に発生した地すべり履歴データを用いた統計モデルを構成し、それを基にした予測を行うという手法を行っている。今年度の研究では、時系列分析で広く用いられる ARIMA モデルを用いて、地表面変位速度に関するモデルを推定した。そして、推定したモデルによるモンテカルロシミュレーションを通した変化点検出や初期到達時点分布を考案することで、地表面の変化が急激に大きくなる危険時刻の予測や地すべりの発生時刻を確率的に評価できるようにした。この結果についての論文は現在、研究雑誌に投稿中である。
本年度で行ったこの研究は、降雨量や地下水位量といった地表面変位に影響を及ぼし得る情報を取り入れ、また非定常な時系列モデルを用いることで、さらなる正確な予測や地すべり発生メカニズムの解明に役立たせることができると期待している。そうした中で、本年度に開催した地すべりに関する研究会で、地下水位についての研究を行っている研究者とも関係を持つことができたため、そうした研究者との共同研究を踏まえ、かつデータサイエンス的な考えだけでなく物理学的・土木学的な発想も取り入れた分析と予測を行えるようにしていく。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
現在までなし研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

統計的時系列モデルを用いた地すべり予測モデルの構成

日時2023 年 9 月 22 日

場所

東京理科大学神楽坂校舎

参加者数

6

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

100,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

金藤 浩司

統計数理研究所

教授

清水 邦夫

統計数理研究所

特任教授

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共 同 研究集 会

2023 年度
研究種別

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会

統計数理研究所内分野分類

c データ同化グループ／Data
Assimilation Group

主要研究分野分類

4 物 理 科 学 分 野 ／ PhysicalScience

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5001

研究課題名（和名） データ同化ワークショップ
研究課題名（英名） Japanese data assimilation workshop
フリガナ

ウエノ ゲンタ

ローマ字Genta Ueno

代表者氏名

上野 玄太

所属機関

情報・システム研究機構 統計数理研究所

所属部局

モデリング研究系

職名

教授

所内受入教員上野 玄太

研究目的と成果（経緯）の概要
本共同研究集会「データ同化ワークショップ」では、気象研究所・統計数理研究所・海洋研究開発機
構・理化学研究所の研究者が持ち回りで幹事を務め、毎年度データ同化に関する研究集会を開催している。本年度は、理化学研究所のメンバーが幹事を務め、同研究所（神戸）で開催した。
-----------------------------------------------------------29th August
13:30-13:50 [Chair: J. Liang]
13:50-15:00

Takemasa Miyoshi (RIKEN)

Keynote: Craig Bishop (University of Melbourne)

Opening remarks
Bounded variable data

assimilation
15:00-15:50

Poster presentation (Odd number)

15:50-16:05

Fugaku Tour

16:05-16:25

Break

16:25-17:05 [Chair: L. Li]

James Taylor (RIKEN)

Improving forecasts of multi-scaleconvective systems with the assimilation of radar observations
17:05-17:45

Invited: Juan Ruiz (CONICET-UBA)

Machine learning-based estimation ofstate-dependent forecast uncertainty: application to data assimilation
30th August
09:30-10:40 [Chair: J. Taylor]

Keynote: Pierre Tandeo (IMT-Atlantique)

Data-driven

reconstruction of partially observed dynamical systems
10:40-11:30

Poster presentation (Even number)

11:30-12:10

Le Duc (University of Tokyo)

ensemble forecast and data assimilation

Unbalanced optimal transport: a new look into

12:10-13:30

Lunch Break

13:30-14:10 [Chair: M. Goodliff][restarurant] [kitcken car]
Shigeru Fujita (ISM)

Fundamental research for thereanalysis data of the space weather based on the global MHD simulation
14:10-14:50

Shun Ohishi (RIKEN)LETKF-based Ocean Research Analysis (LORA): A new

ensemble ocean analysis dataset
14:50-15:10

Break

15:10-15:50 [Chair: Y. Maejima]

Nozomi Sugiura (JAMSTEC)

Global ocean data assimilation

based on the comparison of the path signatures of model and observed profiles
15:50-16:00

Takemasa Miyoshi (RIKEN)

Closing remarks

Poster presentation
P01

Dai Tie (Institute of Atmospheric Physics)

Improving aerosol optical properties and clear-

Sky solar power prediction by assimilating geostationary satellite observations
P02

Xiaoxing Wang (Research Organization of Information and Systems)

Impact of Gaussiantransformation on cloud cover data assimilation for historical weather reconstruction
P03

Shinya Nakano (ISM)

Emulator of global MHD simulation of magnetosphere-ionospheresystem and data assimilation
P04

Masanobu Inubushi (Tokyo University of Science)

Characterizing data assimilation inNavier–Stokes turbulence with transverse Lyapunov exponents
P05

Masahiro Tanoue (MRI)

Data assimilation of water isotopes using NICAM-LETKF

P06

Kazuyoshi Suzuki (JAMSTEC)

Assimilation of AMSR2 sea surface wind data into theregional climate reanalysis system - A case study of an winter extreme precipitation event in interior
Alaska P07

Akira Yamazaki (JAMSTEC)

AFES-LETKF experimental ensemble reanalysis version

3 (ALERA3)
P08

Kota Takeda (Kyoto University)

Mathematical analysis of the ensemble transform Kalmanfilter with covariance inflation
P09

Saori Nakashita (Kyoto University) Mesoscale ensemble assimilation of dense upper

observations from three research vessels
P10

Takeshi Enomoto (Kyoto University)

Convergence properties of the conjugate-

gradient and Newton methods
P11

Jianyu Liang (RIKEN)

Using Bred vectors to understand the instabilities in Venus's

atmosphere
P12

Jianyu Liang (RIKEN)

A machine learning approach to the observation operator forsatellite radiance data assimilation
P13

Rakesh Teja Konduru (RIKEN)

Addressing imbalance-related challenges in hourly

updated satellite radiance data assimilation with a global NICAM-LETKF system
P14

Yasumitsu Maejima (RIKEN)A Control simulation experiment for August 2014 severe

rainfall event using a regional model
P15

Zhaoyang Huo (RIKEN)

Four-dimensional relaxation ensemble Kalman filter in radar dataassimilation-----------------------------------------------------------当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
http://daweb.ism.ac.jp/DAWS/
https://www.data-assimilation.riken.jp/en/events/riken_da_ws_2023/index.html
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

14th Data Assimilation workshop

日時2023 年 8 月 29-30 日

場所

RIKEN Center for Computational Science (R-CCS), Kobe, Japan

参加者数

40 名（(1)+(2)）(1) 統数研 2 名、(2) 所外 38 名 (学生 5 名、外国人 17 名、若手(35 歳以下) 10 名、女性 3 名)

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

134,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

中野 慎也

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

藤井 陽介

気象庁気象研究所

主任研究官

川畑 拓矢

気象庁気象研究所

室長

増田 周平

海洋研究開発機構

部門長

三好 建正

理化学研究所

チームリーダー大石 俊

理化学研究所

研究員

杉浦 望実

海洋研究開発機構

主任研究員

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2023 年度
研究種別

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会b 複雑構造モデリンググルー

統計数理研究所内分野分類

プ／Complex System Modeling

9 その他／Others

主要研究分野分類

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5002

研究課題名（和名） 諸科学における統計思考
研究課題名（英名） Statistical-mathematics thinking in various scientific research field
フリガナ

ヨコヤマ マサユキ

ローマ字YOKOYAMA MASAYUKI

代表者氏名

横山 雅之

所属機関

自然科学研究機構 核融合科学研究所

所属部局

研究部

職名

教授

所内受入教員矢野 恵佑

研究目的と成果（経緯）の概要
本共同研究集会は、多様な研究分野の研究者と統計数理研究所および統計数理・数学・情報などの分野の研究者が、各分野固有の考え方に捉われない統計数理的思考に基づく新たな方法論、および、それらから導き出される科学的解釈について議論することを目的として開催している。
「出会いの場」として機能することで、それぞれの分野の研究進展や分野融合による新領域開拓、さらに、統計数理思考を機軸とした分野間連携へと発展することを目的としている。
今年度は、＊夏のオンライン集会（８月２３日～２５日 各日お昼の時間帯）＊春の対面集会（統計数理研究所にて、３月７、８日の２日間開催、Zoom 配信もあり）の二本立てで開催した。研究参加者欄に講演者を記載している。
逐次記載しないが、各発表者から、発表概要に加えて、本共同研究集会の特色である分野を超えた議論での気づきも集約しており、諸科学と統計数理分野の連携をさらに進める上で重要な指針にもなっている。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
2020 年度からの本共同研究集会（年度により集会名の変更あり）における講演・話題提供から数件を取り上げる形で、「統計数理」第 71 巻（2023）の第１、２号に亘って、特集「諸科学における統計
数理モデリングの拡がり I、II」を発刊した。
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

諸科学における統計思考

日時2024 年 3 月 7、8 日

場所

統計数理研究所 第一会議室

参加者数

会場 15 名、Zoom39 名（重複含む）

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

475,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

矢野 恵佑

情報・システム研究機構 統計数理研究所

准教授

鈴木 康浩

広島大学

教授

清野 健

大阪大学

教授

奥野 彰文

情報・システム研究機構 統計数理研究所

助教

近藤 洋平

自然科学研究機構 基礎生物学研究所

助教

前山 伸也

自然科学研究機構 核融合科学研究所

准教授

椎名 高裕

国立研究開発法人 産業技術総合研究所

主任研究員

上田 恭平

総合研究大学院大学 先端学術院

伊藤 栄明

情報・システム研究機構 統計数理研究所

三輪 佳子

フリーランス

三分一 史和情報・システム研究機構 統計数理研究所

准教授

熊添 博之

一橋大学

特任助教

大学院生（５年一貫
D2）
名誉教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

5 工学分野／Engineering

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5003

研究課題名（和名） 極値理論の工学への応用
研究課題名（英名） Extreme Value Theory and Applications
フリガナ

サイゴウ タツヒコ

ローマ字SAIGO Tatsuhiko

代表者氏名

西郷 達彦

所属機関

国立大学法人 山梨大学

所属部局

大学院 総合研究部 医学域 基礎医学系

職名

准教授

所内受入教員志村隆彰

研究目的と成果（経緯）の概要
日本国内において極値理論の研究者や応用家は必ずしも多くないが、種々の研究機関や民間企業において、さまざまな研究を行っている。そこで極値理論の応用ならびに理論のさらなる発展に興味がある研究者が統計数理研究所に集い、現在取り組んでいる進行中の研究を紹介する。その中で研究上の問題点の解消し今後の研究の発展にヒントとなる情報交換を行う機会として、研究集会を開催することにより、参加者の研究の進展に寄与したい。またその成果を広く公表することで、さらに分野の応用と発展を進めることを目的とした。
10 月 6 日から 7 日に対面式の集会を行いつつオンラインで配信するハイブリッド形式の集会を行った。これにより対面でのコミュニケーションを確保しつつ、来場が難しい研究者に対しても、シンポジウムの参加が可能となった。下記 11 件の講演と 43 名の参加者を迎え、活発な質疑が行われた。
この講演内容については下記のリポートとして集成された。
共同研究リポート 471 極値理論の工学への応用（21）1. 田中 智大(京都大学)・内村 在誠(京都大学)・北野 利一(名古屋工業大学) 日本全国の 2 水系の組に対する河川流量の裾従属性分析
2. 北野 利一(名古屋工業大学) いまだからこそ読んでおきたい極値統計の古典(3):HR モデル(1989)
3. 田中 茂信(京都大学) 上位極端事象を除いた気象官署降水量の解析
4, 西郷 達彦(山梨大学) 極値理論応用上の注意
5. 林 久美子(東京大学) 神経疾患の理解に向けた軸索輸送データの極値統計解析
6. 北野 利一(名古屋工業大学) 話題提供:極値データの転写と極値分布との整合性
7. 森山 卓(横浜市立大学) 標本最大値の確率密度推定と応用
8. 桃木 光輝・吉田 拓真(鹿児島大学) Extremal small area estimation

9. 国友直人(統計数理研究所)・趙 宇(東京理科大学, 統計数理研究所) 統計的 DEA (A statistical
data envelopment analysis)
10. 吉羽 要直(東京都立大学) 2 変量非対称正規分布の裾次数について
11. 中島 和基(総合研究大学院大学) Gumbel 分布の吸引領域に属する Ĺevy 駆動型確率場に対する極値理論
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
論文発表：
北野利一: 水文統計における「プロクルステスの寝台」問題, 土木学会論文集，80 巻 16 号 論文 ID:
23-16194, 2024.
T. Naoi, Y. Kagawai, K. Nagino, S. Niwa, K. Hayashi, Extreme-value analysis of intracellular cargotransport by motor proteins. Communications Physics, 7, Article number: 50 (2024) .
国友直人 研究報告：統計的 SDE
学会発表：
Moriyama T. Comparative study on accuracy of sample maximum distribution estimators in IID
settings. 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics, Waseda University,
Japan, August 20-25, 2023.
Moriyama T. A semiparametric approach in estimating sample maximum distribution. 6th International
Conference on Econometrics and Statistics, Waseda University, Japan, August 1-3, 2023.
森山卓、標本最大値のカーネル密度推定とデータ変換、第 24 回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計、中央大、2024 年 3 月 25 - 26 日
Hayashi K. 第 61 回日本生物物理学会 The third Japan-U.S. symposium on motor proteins andassociated single-molecule biophysics（シンポジウム招待講演）; Biophysical Society 2024 Platformsession ""Motor proteins and Cytoskeletal Assemblies II""（口頭発表）
国友直人 2023 年統計連合大会
プレプリント：https://stat-expert.ism.ac.jp/wp/wp-content/uploads/2023/06/SSE-DP-2022-4-3.pdf
ホームページ：プレスリリース https://www.issp.u-tokyo.ac.jp/maincontents/news2.html?pid=21639
https://sites.google.com/view/takaakishimura"
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

極値理論の工学への応用

日時

2023 年 10 月 6 日～7 日

場所

統計数理研究所

参加者数

43 名

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

547,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

北野 利一

名古屋工業大学教授

池森 俊文

情報・システム研究機構 統計数理研究所

特命教授

吉羽 要直

東京都立大学教授

植田 優基

北海道教育大学

講師

田中 耕司

大阪工業大学

教授

竹内 惠行

大阪大学

准教授

尾関 暁史

Eli Lilly Japan K.K.

Research Scientist

東京大学

教授

国友 直人

情報・システム研究機構 統計数理研究所

特任教授

沖本 竜義

クロフォード公共政策大学院

教授

佐藤 彰洋

横浜市立大学教授

小林 健一郎

神戸大学

准教授

譲原 浩貴

東京大学

特任助教

飯田 孝久

慶應義塾大学元講師

仲井 圭二

株式会社エコー

技師長

塚原 英敦

成城大学

教授

柳本 武美

情報・システム研究機構 統計数理研究所

名誉教授

牧本 直樹

筑波大学

教授

松王 政浩

北海道大学

教授

山地 秀幸

国土技術政策総合研究所

研究官

樫山 文音

日本電気株式会社

担当

篠田 昌弘

防衛大学校

教授

渋谷 政昭

慶應義塾大学

名誉教授

田中 茂信

京都大学

名誉教授

廣瀬 英雄

久留米大学

教授

間野 修平

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

慶應義塾大学

教授

長塚 豪己

中央大学

教授

華山 宣胤

尚美学園大学教授

竹内 敦司

東京女子大学

教授

田中 智大

京都大学

助教

清

南

智也

美穂子

寶 馨

京都大学

特任教授

吉田 拓真

鹿児島大学

准教授

森山 卓

横浜市立大学

准教授

小池 孝明

一橋大学

講師

中島 和基

総合研究大学院大学

大学院生

久美子

東京大学

教授

葛葉 泰久

三重大学

教授

清水 啓太

株式会社大林組

研究員

志村 隆彰

情報・システム研究機構 統計数理研究所

准教授

桃木 光輝

鹿児島大学

大学院生

林

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2023 年度
研究種別

共同研究集会

統計数理研究所内分野分類

j その他／Others

共同研究集会

実施報告書

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5004

研究課題名（和名） 持続可能な自殺対策の構築－自殺対策基本法 20 周年に向けて－研究課題名（英名）

Building Sustainable Suicide Prevention: Toward the 20th Anniversary of the
Basic Act for Suicide Prevention
フリガナ

タケシマ タダシ

ローマ字Tadashi Takeshima

代表者氏名

竹島 正

所属機関

川崎市健康福祉局

所属部局

総合リハビリテーション推進センター

職名

所長

所内受入教員

椿

広計

研究目的と成果（経緯）の概要
2023 年度統計数理研究所共同研究集会「持続可能な自殺対策の構築－自殺対策基本法 20 周年に向けて」を 2023 年 12 月 1‐2 日に東京大学にて開催した。参加者は現地参加とウエブを含めておよそ「自殺の実態分析と自治体における活用」、「医療提供体120 人であった。2 日間にわたる研究集会は、制と自殺未遂者支援」、「子ども・若者の自殺体策」、「人材育成と啓発」、「当事者と協働した対策や研
究の提案」、「自殺対策の評価」などを行った。そして、今後、次の課題に取り組む必要があるとまとめた。
（１）自治体、学際的研究者、自死遺族、地域の支援者の協働によるボトムアップの科学的かつ公平な自殺対策ネットワークの構築（２）自殺対策の政策決定プロセスへの自死遺族の参加促進、自殺対策と研究の連携、自殺対策と研究における倫理、自殺対策の安全性に関する議論の促進（３）群発自殺の防止の研究と実践（４）警察庁「自殺統計」の自殺統計原票の見直しにより自殺の実態のモニタリングに支障が生じたことなど踏まえての現場に利用しやすい科学的な自殺の実態のモニタリング構築
研究集会の終了後のアンケートには 67 名から回答があり、ネットワークの構築に多くの賛同があった。
中核的課題は（１）に挙げたネットワークの構築であり、本研究集会の成果をその構築につなぐよう取り組んでいく。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
本研究集会は一般社団法人自殺予防と自死遺族支援・調査研究研修センター、一般社団法人全国自死遺族連絡会、一般社団法人全国精神保健福祉連絡協議会、全国精神保健福祉センター長会の協力を得て開催した。案内チラシは下記に掲載されている。

https://cspss.jp/pdf/231201-02_suicide_prevention.pdf
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ
日時
場所
参加者数
その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

725,000

特別研究費

112,000

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

高橋 邦彦

東京医科歯科大学教授

岡 檀

統計数理研究所

特任准教授

大山 博史

青森県立保健大学

教授

藤瀬 昇

熊本大学

教授

齊尾 武郎

フジ虎ノ門整形外科病院

医師

立森 久照

慶應義塾大学

特任教授

山内 貴史

東京慈恵会医科大学

准教授

辻本 哲士

滋賀県精神保健福祉センター所長

高井 美智子埼玉医科大学医学部

太刀川 弘和筑波大学医学医療系教授

松尾 真裕子

筑波大学附属病院

看護師

勝又 陽太郎東京都立大学

准教授

大塚 尚

東京大学

助教

高橋 聡美

一般社団法人髙橋聡美研究室

所長

末木 新

和光大学

教授

根本 隆洋

東邦大学医学部

教授

水流 聡子

東京大学

教授

小高 真美

武蔵野大学

教授

川島 義高

明治大学

准教授

窪田 由紀

九州産業大学教授

末松 渉

東京いのちの電話

理事長

田中 幸子

一般社団法人全国自死遺族連絡会

代表理事

齋藤 智恵子

一般社団法人全国自死遺族連絡会

理事

三浦 由佳

徳島県精神保健福祉センター

職員

岡本 洋子

熊本学園大学

元特任講師

南島 和久

龍谷大学

教授

橋本 貢河

川崎市健康福祉局

職員

佐々木 伸

公益財団法人日本都市センター

研究員

小川 有閑

蓮宝寺

住職

統計数理研究所

名誉教授

椿

広計

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2023 年度
研究種別

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会b 複雑構造モデリンググルー

統計数理研究所内分野分類

プ／Complex System Modeling2 情 報 科 学 分 野 ／ Information

主要研究分野分類

Science

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5005

研究課題名（和名） データ解析環境 R の整備と利用
研究課題名（英名） Development and Practice of Statistical Software
フリガナ

ウリュウ シンヤ

ローマ字Uryu Shinya

代表者氏名

瓜生 真也

所属機関

徳島大学

所属部局

デザイン型 AI 教育研究センター

職名

助教

所内受入教員

清水 信夫

研究目的と成果（経緯）の概要
2023 年度の研究集会は、以下の内容で実施した。なお、遠方の参加者への配慮や感染症対策として、Zoom を用いたオンライン配信も実施した。
開催日：2023 年 12 月 16 日（土曜日）10:00 から 17:20
開催場所：統計数理研究所 3F セミナー室 1 およびオンライン【プログラム】
10:00 ~ 10:05
開会挨拶 / 瓜生真也（徳島大学）
1. 10:05 ~ 10:35
R で行う行列分解のいろいろ / 安川武彦（株式会社 JDSC）
2. 10:35 ~ 11:05
多変量外れ値の検出パッケージ RMSD 及び RMSDs について / 和田かず美（総務省統計研究研修所）
3. 11:05 ~ 11:35
Singularity 仮想化でバイオデータ解析 / 樋口千洋（医薬基盤・健康・栄養研究所/東京医科歯科大学）
4. 11:35 ~ 12:05
CalPoly Shiny Apps の日本語化と統計教育・アウトリーチ活動 / 川崎能典（統計数理研究所）
12:05 ~ 12:50
昼休み
5. 12:50 ~ 13:20

R による財務データの匿名化: NEEDS 財務データを利用した合成疑似データの生成 / 地道正行*（関西学院大学商学部）、川崎能典（統計数理研究所）、阪智香（関西学院大学商学部）、宮本大輔（東京大学大学院情報理工学系研究科）、永田修一（関西学院大学商学部）
6. 13:20 ~ 13:50
COVID-19 関連の情報整理における R の利用 / 中澤港（神戸大学）
7. 13:50 ~ 14:20
空間スキャン統計量を用いた疾病の地域集積性検出における近隣リストの感度分析：2021 年脳梗塞
死亡データによる検討 / 谷村晋（三重大学大学院医学系研究科）
14:20 ~ 14:30 休憩
8. 14:30 ~ 15:00
AI と空間統計学を利用した地球環境解析 / 山川純次（岡山大学学術研究院環境生命自然科学学域）
9. 15:00 ~ 15:30
確率的グラフィカルモデルと LiNGAM (機械学習の数理 100 問シリーズ) / 鈴木讓（大阪大学）
10. 15:30 ~ 16:00
SVM による航空機の到着順予測 / 梅崎瑞希*（福岡女子大学）、藤野友和（福岡女子大学）
16:00 ~ 16:10 休憩
11. 16:10 ~ 16:30
Classification of Chubu dialects / 服部恒太（徳島大学）
12. 16:30 ~ 17:15
総合討論
17:15 ~ 17:20
閉会挨拶 / 瓜生真也（徳島大学）
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
R 研究集会ホームページ
https://rjpusers.github.io/rjpusers/
2023 年度 R 研究集会への参加募集ページ
https://rjpusers.connpass.com/event/302671/
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

R 研究集会 2023

日時2023 年 12 月 16 日（土曜日）10:00 から 17:20

場所

現地（統計数理研究所 3F セミナー室 1）および Zoom によるオンライン配信

参加者数

現地：15 名、オンライン：114 名（Zoom 参加者のユニーク ID 数）

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

780,000

特別研究費

0基礎研究費40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

藤野友和

福岡女子大学

教授

石田基広

徳島大学

教授

鈴木讓

大阪大学

教授

谷村晋

三重大学

教授

地道正行

関西学院大学

教授

中澤港

神戸大学

教授

樋口千洋

医薬基盤・健康・栄養研究所

技術補助員

山川純次

岡山大学

助教

中野純司

中央大学

教授

服部恒太

徳島大学

講師

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5006

研究課題名（和名） 接合関数（コピュラ）理論の新展開
研究課題名（英名） Advances in Copula Theory
代表者氏名

吉羽 要直

所属機関

東京都立大学

所属部局

大学院経営学研究科

職名

教授

所内受入教員栗木 哲

フリガナ

ヨシバ トシナオ

ローマ字Yoshiba, Toshinao

研究目的と成果（経緯）の概要
本集会は、本邦を中心に多方面で発展してきている接合関数（コピュラ）の理論と応用に関する最
近の様々な成果研究について、各報告での討論時間も確保したうえで 2 日間かけて議論することにより、当該分野の研究のさらなる深化を目指すことを目的として企画した。
2 年目の 2023 年度は、共同研究集会「接合関数（コピュラ）理論の新展開」(2023-ISMCRP5006)を 2023 年 9 月 14 日(木)～15 日(金)に統計数理研究所で開催した。2022 年度に引き続き共同
研究者には原則として現地対面での議論を依頼する一方、Zoom を用いたオンラインでの参加も可能
なハイブリッド形式で実施した。各講演は質疑込みで 40 分とし、計 12 件の講演がなされた。講演内の質疑のほか、現地の会場では休憩時間に個別の意見交換が活発になされた。
2023 年度は集会初日の終了後に有志で懇親会を行い、この点からも今後の方向性などについて活発な議論を行った。応用する専門分野を問わず接合関数（コピュラ）をテーマとしていることから、異分野の研究者との研究交流も行われ、各参加者に新たな知見が得られたものと考えられる。
プログラム：
2023 年 9 月 14 日(木)開会：10:25～
セッション 1：10:30～11:50 座長：太田 修平（神奈川大学）
江村 剛志（統計数理研究所）「生存時間解析における実験計画法と従属打ち切り問題」
杉本 知之（滋賀大学）「セミ競合リスクのもとでの 2 変量生存時間コピュラモデルの推定方式」
セッション 2：13:30～14:50 座長：塚原 英敦（成城大学）
桃﨑 智隆（東京理科大学）「空間相関をもつ連続離散混合データにおける従属構造のベイズ推定」
Poignard Benjamin（大阪大学）"Sparse M-estimators in semi-parametric copula models"
セッション 3：15:10～16:30 座長：加藤 昇吾（統計数理研究所）

小池 孝明（一橋大学）"Forecasting Gradient Allocations of Expected Shortfall"
夷藤 翔（東京都立大学，ニッセイアセットマネジメント）"Dynamic tail dependence of global stock
markets and tail risk management using new dynamic skew t copula"
フロアでの自由討議：16:30～17:00
有志懇親会：17:30～
2023 年 9 月 15 日(金)セッション 4：10:30～11:50 座長：江村 剛志（統計数理研究所）
加藤 昇吾（統計数理研究所）"Weighted estimation with copula-based divergence"
濱本 敬大（日本銀行，日立製作所）「多変量のゼロ過剰連続値データに対するコピュラモデル」
セッション 5：13:30～14:50 座長：栗木 哲（統計数理研究所）
田中 智大（京都大学）「2 変量極値分布による河川流量極値の同時超過確率の全国化」
北野 利一（名古屋工業大学）「Huesler-Reiss モデルと t-EV モデルによる多変量極値の相関構造の構築ツール」
セッション 6：15:10～16:30 座長：Dou Xiaoling（日本女子大学）
吉羽 要直（東京都立大学）"On a Measure of Tail Asymmetry for the Bivariate Skew-Normal
Copula"助田 一晟（東京大学）「最小情報コピュラとしての Frank コピュラ」
閉会：16:30～16:40
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
論文発表：
・Emura, T., Ditzhaus, M., Dobler, D. and Murotani, K. (2024) ""Factorial survival analysis fortreatment effects under dependent censoring,"" Statistical Methods in Medical Research 33(1), 61-79.
https://doi.org/10.1177/0962280223121580
・Fukumoto K. (2024) ""Normal Mode Copulas for Nonmonotonic Dependence,"" Political Analysis.
Published online, https://doi.org/10.1017/pan.2023.45
・Poignard, B. and Fermanian, J-D. (2024) ""Sparse M-estimators in semi-parametric copula models,""
Bernoulli, forthcoming, (arxiv: https://arxiv.org/abs/2112.12351).
・杉本知之, 田中健太(2023) 「2 変量生存時間モデルにおけるコピュラとその利用」『日本統計学会誌』52(2), 153-176. https://doi.org/10.11329/jjssj.52.153
・田中智大, 内村在誠, 北野利一, 立川康人 (2023) 「d4PDF と 2 変量極値分布を用いた全国一級水系内の 2 水系間の河川流量の裾従属性の分析」『土木学会論文集 B1(水工学)』（印刷中）・Tanaka T. and Kitano T. (2024) ""Testing the multivariate Hüsler–Reiss model as a practicalparametric approach for multiple river flood risk assessment using d4PDF data: in Kyushu island,
Japan,"" Journal of Hydrologic Engineering. (in print)
・Yoshiba, T., Koike, T. and Kato, S. (2023) ""On a Measure of Tail Asymmetry for the Bivariate
Skew-Normal Copula,"" Symmetry 15(7), 1410. https://doi.org/10.3390/sym15071410
学会発表：
・濱本敬大「コピュラを用いた多変量ゼロ過剰データの分布推定・異常検知」, 第 21 回情報科学技術フォーラム(FIT2022), 2022 年 9 月 13-15 日.
・Kimura, M. and Ota, S. ""A note on statistical detection method for cascading failures in roller
bearings using gaussian copula,"" 23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System
Conference (APIEMS 2023), 2023 年 10 月 24 日.
・太田修平, 木村光宏 「非対称な二変量データの統計的モデリングに関する一考察」，電子情報通信学会 信頼性研究会，2023 年 9 月 28 日.
・Ota, S. and Kimura, M. ""Construction of multivariate distributions for dependence modeling inreliability analysis,"" 23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference(APIEMS 2023), 2023 年 10 月 24 日.
・Sukeda, I. and Sei, T. ""Minimum information copula under fixed Kendall’s rank correlation,"" 64th
ISI World Statistics Congress 2023, 2023 年 7 月 17 日
・助田一晟, 清智也 「最小情報コピュラとしての Frank コピュラ」, 2023 年度統計関連学会連合大会, 2023 年 9 月 6 日
・Yoshiba, T., Koike, T. and Kato, S. ""On a measure of tail asymmetry for the bivariate skew-normal
copula,"" 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM 2023), 2023 年 8月 21 日.
・吉羽 要直「楕円接合関数の裾従属性と金融リスク管理」2023 年度 数理解析研究所 共同研究（公開型）「ファイナンスの数理解析とその応用」, 2023 年 8 月 30 日.
・吉羽 要直, 小池 孝明, 加藤 昇吾「On a measure of tail asymmetry for the bivariate skew-normal
copula」2023 年度統計関連学会連合大会, 2023 年 9 月 5 日.
・Yoshiba, T., Koike, T. and Kato, S. ""On a measure of tail asymmetry for the bivariate skew-normal
copula,"" 16th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological
Statistics (CMStatistics 2023), 2023 年 12 月 17 日.
・吉羽 要直 「代表的な接合関数の裾従属係数と裾次数」 2023 年度科学研究費シンポジウム「統計科学・機械学習・情報数学の最前線」, 2024 年 1 月 26 日.
・Yoshiba, T. ""Tail dependence of copulas for financial risk factors,"" Winter Workshop on Operations
Research, Finance and Mathematics, 2024, 2024 年 3 月 1 日.
プレプリント：・Fukumoto, K. (2023) ""Not Linearly Correlated, But Dependent: A Family of Normal Mode
Copulas."" https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.03541
・Hamamoto, K. (2023) ""Copula-Based Density Estimation Models for Multivariate Zero-Inflated
Continuous Data,"" https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.00537
・Koike, T., Chen, C. W. and Lin, E. M. (2024) ""Forecasting and Backtesting Gradient Allocations ofExpected Shortfall,"" https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.11701
・Sukeda, I. and Sei, T. (2023) ""On the minimum information checkerboard copulas under fixed
Kendall's rank correlation,"" https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.01604
ホームページ：https://sites.google.com/view/copulaws2023
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

接合関数（コピュラ）理論の新展開

日時2023 年 9 月 14 日(木)，9 月 15 日(金)場所

統計数理研究所 3 階セミナー室 1（オンラインとのハイブリッド開催）

参加者数

53 名（現地 22 名、遠隔 31 名）

その他

共同研究集会のサイトは以下のとおり
https://sites.google.com/view/copulaws2023/

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

198,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

栗木 哲

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

江村 剛志

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

加藤 昇吾

情報・システム研究機構 統計数理研究所

准教授

江口 真透

情報・システム研究機構 統計数理研究所

特任教授

塚原 英敦

成城大学

教授

Poignard, Benjamin

大阪大学

准教授

小池 孝明

一橋大学

講師

北野 利一

名古屋工業大学

教授

田中 智大

京都大学

助教

杉本 知之

滋賀大学

教授

夷藤 翔

東京都立大学

客員研究員

東京大学

教授

Dou, Xiaoling

日本女子大学

准教授

太田 修平

神奈川大学

助教

木村 光宏

法政大学

教授

小方 浩明

東京都立大学

准教授

阿部 俊弘

法政大学

教授

福元 健太郎

学習院大学

教授

桃﨑 智隆

東京理科大学

大学院生

清

智也

助田 一晟

東京大学

大学院生

濱本 敬大

日本銀行，日立製作所

担当（研究員）

本田 敏雄

一橋大学

教授

中薗 孝輔

情報・システム研究機構 統計数理研究所

特任研究員

中川 智之

明星大学

准教授

柳本 武美

情報・システム研究機構 統計数理研究所

名誉教授

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会c データ同化グループ／Data
Assimilation Group

主要研究分野分類

9 その他／Others

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5007

研究課題名（和名） 世界メッシュコード研究会
研究課題名（英名） Workshop on World Grid Square coding system
代表者氏名

佐藤 彰洋

所属機関

横浜市立大学所属部局

データサイエンス学部

職名

教授

所内受入教員椿広計

フリガナ

サトウ アキヒロ

ローマ字Aki-Hiro Sato

研究目的と成果（経緯）の概要
世界メッシュコードおよび世界メッシュ統計を用いた応用、利活用法の開発、関連分野紹介、応用と利活用事例の発掘とそれにかかわる議論を行うために研究集会を開催する。メッシュ統計作成を可能とする位置情報付き源データ、メッシュ統計データプロダクトの紹介、メッシュ統計を他データとともに利用した利活用事例、メッシュ統計の品質評価方法、データ分析方法を取り扱った。また、現在はメッシュ統計やデータ利活用とは直接的に関係していないが利活用に関心を持つ現場におけるニーズを広く集めるため、企業や行政における活動紹介の発表の場を提供した。主たる講演をインプットとして議論を行い、発表を行わない参加者も同様に世界メッシュ統計に対する知見を深められるように配慮し、聴講以外のインタラクティブな手段により世界メッシュ統計に関する学習を可能とする機会とネットワーキングの場を提供した。
共同利用研究集会「世界メッシュコード研究会」を年度内２回（2023 年 8 月 23 日、2024 年 3 月
18 日、統計数理研究所）開催した。以下のような発表プログラムで研究集会を開催した。
■統数研・共同研究集会「世界メッシュコード研究会」2023 年度第 1 回
2023 年 8 月 23 日 11:00～18:00
開会式 佐藤彰洋（横浜市立大学大学院データサイエンス研究科データサイエンス専攻）
セッション 1（11:05-12:05）
座長 佐藤彰洋（横浜市立大学大学院データサイエンス研究科データサイエンス専攻）
1.佐藤彰洋（横浜市立大学大学院データサイエンス研究科データサイエンス専攻）
世界メッシュ統計の統合利活用基盤 MESHSTATS とその実証実験を行って
2.槙田直木（総務省 統計研究研修所）
世界メッシュ統計にとってのプライバシー強化技術 PETs の可能性
12:05～13:30 昼休憩セッション 2（13:30-15:00）
座長 佐藤彰洋（横浜市立大学大学院データサイエンス研究科データサイエンス専攻）
3.加藤茂博（株式会社時空間・行動連鎖研究所）
少子化のもたらす人材供給制約性が事業最適地選定や事業計画にもたらす影響について～アカデミッ
ク・非営利・商用の段階的社会実装・実証実験モデルの可能性とともに～
4.浅川達人（早稲田大学人間科学学術院）
社会空間構造における変動分析：変化の方向を可視化し変動の要因を分析するために必要な分析手法の検討
5.河村匠馬(モノワイヤレス株式会社 技術部)
スケーラブルな省電力センサネットワークの開発
15:00～15:30 休憩
6.長尾伸一（総務省統計研究研修所/横浜市立大学大学院データサイエンス研究科データサイエンス専
攻博士後期課程１年生）
ウェルビーイング指標としての全国及び地域別可処分時間を考える
7.小田島洋斗（横浜市立大学データサイエンス研究科データサイエンス専攻修士課程１年）
流動人口データを用いたバス路線の分析
8.渡邉潤（横浜市立大学データサイエンス研究科データサイエンス専攻修士課程）
メッシュ統計に基づく地域特性と地価の関係
閉会式
椿広計（統計数理研究所所長）
佐藤彰洋（横浜市立大学データサイエンス学部教授）
ラップアップ■統数研・共同研究集会「世界メッシュコード研究会」2023 年度第 2 回
2024 年 3 月 18 日 11:00～18:00
開会式
椿広計（統計数理研究所所長）
佐藤彰洋（横浜市立大学教授）
セッション 1
1.佐藤 彰洋（横浜市立大学大学院データサイエンス研究科データサイエンス専攻）
メッシュ統計の国際標準化の取り組み
2.加藤 茂博（株式会社リクルート）
少子化のもたらす人材供給制約性が事業最適地選定や事業計画にもたらす影響～個人情報利活用のプ
ライバシー保護とパーミッションマーケティングの新たなモデルの研究貢献可能性について～
12:05-13:30 昼休憩
3.眞木 和俊（株式会社ジェネックスパートナーズ）
位置情報としての郵便番号の可能性
4.長尾 伸一（総務省統計研究研修所）

可処分時間に関する地域メッシュ統計の作成方法及び活用事例の研究
5.奥村 成吾（モノワイヤレス株式会社 取締役副社長）
TWELITE(トワイライト)無線モジュールを用いた実装実験の結果とその課題
休憩
6.原田 知親（山形大学工学部 情報・エレクトロニクス学科）
睡眠解析に向けた複数センサによるデータ収集システムの開発およびそのデータ抽出・分析
7.浅川 達人様（早稲田大学）
フードデザート（FDs：食の砂漠）問題の現状と課題
8.西 文彦様（横浜市立大学／（公財）統計情報研究開発センター）
地域メッシュ統計からみた福島第一原発周辺地域への人口回帰の状況
閉会式
岩崎学（統計数理研究所特任教授）
椿広計（統計数理研究所所長）
佐藤彰洋（横浜市立大学大学院データサイエンス研究科教授）
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
・Aki-Hiro Sato, Hiroe Tsubaki, ""Evaluation Platform of Sustainability for Global Systems: Statistical
Approach to Geospatial information for Big Data Integration"", Springer-Nature, Singapore (2024)
・統計数理研究所共同研究リポート 475 世界メッシュコード研究会, 2024 年 3 月
・一般社団法人世界メッシュ研究所 Web 会議システム, 2023 年度第 1 回統計数理研究所共同利用研
究集会「世界メッシュコード研究会」, https://www.fttsus.org/webconf/20230823-2/
・一般社団法人世界メッシュ研究所 Web 会議システム, 2023 年度第 2 回統計数理研究所共同利用研
究集会「世界メッシュコード研究会」, https://www.fttsus.org/webconf/20240318-2/
・佐藤 彰洋，椿 広計, メッシュ統計を使った地域課題解決アプローチのための計量基盤, 第 14 回横幹連合コンファレンス, 2024 年 12 月 16 日, 東京大学
・佐藤彰洋, 自律分散的世界メッシュ統計基盤のアーキテクチャ設計と実証, 情報処理学会第８６回
全国大会, 2024 年 3 月 15 日, 神奈川大学横浜・小田島洋斗、佐藤彰洋, 人流メッシュデータを用いたバス輸送効率性評価方式, 情報処理学会第８６回全国大会, 2024 年 3 月 16 日, 神奈川大学横浜・渡邉潤、佐藤彰洋, データ駆動型就職支援システムのアルゴリズムと実装, 情報処理学会第８６回
全国大会, 2024 年 3 月 15 日, 神奈川大学横浜研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

2023 年度第 1,2 回統計数理研究所共同利用研究集会「世界メッシュコード研究会」

日時2023 年 8 月 23 日と 2024 年 3 月 18 日

場所

統計数理研究所

参加者数

延べ 46 名その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

188,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

岩崎 学

情報・システム研究機構 統計数理研究所

特任教授

加藤 茂博

株式会社リクルート

浅川 達人

早稲田大学

教授

眞木 和俊

株式会社ジェネックスパートナーズ

代表取締役会長

釼持 祐介

株式会社 時空間・行動連鎖研究所

代表取締役

西脇 毅

一般社団法人世界メッシュ研究所

理事

松井 秀俊

滋賀大学

准教授

原 朋弘

武蔵大学

専任講師

松井 知子

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

村上 大輔

情報・システム研究機構 統計数理研究所

助教

Tran Duc Vu

情報・システム研究機構 統計数理研究所

特任助教

菅波 紀宏

株式会社丹青社部長

伊高 静

東京理科大学助教

和田 かず美

総務省

研究専門官

長尾 伸一

総務省

部長

河村 匠馬

株式会社モノワイヤレス

渡邉 潤

横浜市立大学修士 1 年生

小笠原 章宏横浜市立大学修士 1 年生

小田島 洋斗横浜市立大学修士 1 年生

原田 知親

山形大学工学部

助教

西 文彦

総務省統計局地理情報室

特別アドバイザー

ビジネスプロデュー
サー

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2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会f 構 造 探 索 グ ル ー プ ／Structure Exploration Group

主要研究分野分類

4 物 理 科 学 分 野 ／ PhysicalScience

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5008

研究課題名（和名） 高次元非線形構造が紡ぎだす数理・情報・物理の融合研究
研究課題名（英名）Joint studies of physics, informatics, and mathematics induced by highdimensional nonlinear structures
フリガナ

ナカタ モトキ

ローマ字Nakata Motoki

代表者氏名

仲田 資季

所属機関

自然科学研究機構 核融合科学研究所

所属部局

研究部

職名

准教授

所内受入教員

田中未来

研究目的と成果（経緯）の概要
本共同研究集会は、数理科学・情報科学・物理科学などが融合した研究展開の可能性を展望し、現代において細分化された学術領域を紡ぎ合わせて新しいサイエンスのかたちの具現化に繋げることを目的とする。自然・生物・社会において見られる複雑現象に対し、研究の動機や対象が異なるも、それらに内在する高次元非線形構造という共通項で様々な研究分野の研究者が本共同研究集会で交流する。これにより、多様な高次元非線形構造を解き剖ける方法論の循環や共創を試みる。昨年度は統計数理研究所において開催され、「乱流時空間ダイナミクスのデータ駆動科学的研究」、「解釈可能 AI による材料パターンダイナミクスの機序解明」、「マルコフ連鎖モンテカルロサンプリングで探索する、「深層ニューラルネットに基づく仮説検証の統計的方法論」、「統計数理核融合学」、“カオスの縁”」「位相空間トモグラフィの提案と実現性検討」、「大規模データを用いた流動現象の幾何学的特徴抽出に向けた研究」、「Multi-field SVD による乱流場の非線形量の特徴抽出」などの講演が行われ、幅広い視点から活発なディスカッションとなった。2023 年度の共同研究集会は、2024/2/21-22 の日程で理化学研究所・革新統合知能研究センターにおいて、オンサイトおよびオンラインのハイブリッド形式にて開催された。非平衡物理、深層学習、社会科学、量子流体、テンソル分解などの 6 名の専門家を新たに招き、研究会のテーマである数理・情報・物理の融合の観点から、分野外の研究者にも分かりやすい形で歴史的な経緯や先端的な研究課題を紹介して頂いた。その他、15 名の参加者(プラズマ物理学、数理統計学、機械学習、数理最適化、生物学などの多岐にわたる専門分野)からは、ライト
ニングトーク形式の口頭発表とポスター発表の両方を実施してもらうことによって、インタラクティ
ブな議論を活発に交わすことができた。比較的コンパクトな共同研究集会であるが、その反面、異分野の研究者同士の緊密な議論を展開することができ、個々の研究課題の問題解決に向けた新たな着想、あるいは、新たな異分野融合共同研究への緒を形成することに貢献できた。次年度についても、

より発展的、より幅広い課題に拡大して研究集会と共同研究を展開したい。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
研究会プログラムを示した web ページのアドレス
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdS2RB1mkBL9S2FCnOT8aYqMOSLr9INfolbmosAbRsRGYK8A/viewform?vc=0&c=0&w=1&flr=0&pli=1
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

高次元非線形構造が紡ぎだす数理・情報・物理の融合研究

日時2024/2/21-22

場所

理化学研究所 革新知能統合研究センター

参加者数

21 名

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

490,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

田中 未来

統計数理研究所

准教授

彌冨 豪

総合研究大学院大学

大学院生

中山 智成

総合研究大学院大学

大学院生

鈴木 優也

総合研究大学院大学

大学院生

本武 陽一

一橋大学

准教授

小林 達哉

自然科学研究機構 核融合科学研究所

准教授

佐々木 真

日本大学

准教授

左倉 和喜

自然科学研究機構 基礎生物学研究所

研究員

ガラムカリ 和理化学研究所

基礎科学特別研究員

横山 雅之

自然科学研究機構 核融合科学研究所教授

田之上 智宏

大阪大学助教

幡谷 龍一郎

理化学研究所

特別研究員

佐野 幸恵

筑波大学

准教授

田中 章詞

理化学研究所

上級研究員

今泉 允聡

東京大学

准教授

政田 洋平

福岡大学

准教授

坂本 龍一自然科学研究機構 核融合科学研究所

教授

竹内 宏光

大阪公立大学講師

鈴木 健大

理化学研究所

研究員

柳原 洸太

量子科学技術研究開発機構

研究員

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2023 年度
研究種別

共同研究集会

統計数理研究所内分野分類

j その他／Others

共同研究集会

実施報告書

主要研究分野分類

9 その他／Others

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5009

研究課題名（和名） 統計教育の方法とその基礎的研究に関する研究集会
研究課題名（英名） Workshop on Statistics Education and Data Science in Japan
代表者氏名

竹内 光悦

所属機関

実践女子大学

所属部局

人間社会学部

職名

教授

所内受入教員椿

フリガナ

タケウチ アキノブ

ローマ字TAKEUCHI Akinobu

広計

研究目的と成果（経緯）の概要
本研究集会では統計・データサイエンス教育に関係する研究者や教員、企業・団体等の情報共有を目的として、関連の研究発表、授業事例報告などを中心に共同集会を行っている。第 21 回開催となった本年度において、「統計・データサイエンス教育の方法論ワークショップ」と題してハイブリッド
開催での共同研究集会を計画した。テーマは「AI 社会のデータリテラシー再構築とデータサイエン
ス教育の体系化―AI 社会がもたらす統計・データサイエンス教育の課題と展望―」として、生成 AIに関する講演や発表を行った。今年度も 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
を始め、国内での統計・データサイエンス教育の動向を講演者と議論していただくために 3/2、3/3の両日に開催した。参加者は、会場に 1 日目 26 名、2 日目 35 名、オンラインでは両日とも約 50名の参加者が常時接続しており、事前のオンライン申込者は約 190 名であった。その内訳も研究者
のみならず、初等・中等教育の教員、教科書会社の関係者、政府・自治体関係者など、多くの方にご参加いただいた。今回は、日本統計学会統計教育賞受賞者受賞講演、企業による産学連携の取り組み
事例の講演、生成 AI ×データサイエンスの展望の特別講演、統計データ分析コンペティションを用いた統計教育、統計教育の研究および授業実践事例など、7 つのセッションを実施し、活発な発表及び質疑等が行われた。また日本統計学会統計教育委員会オープンミーティングや「中高生・スポーツ
データ解析コンペティション―2023―」ポスター作品審査報告および受賞作品の紹介も行った。これ
らの発表内容を共同利用研究レポートとしてまとめた。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
本研究集会の結果は統計数理研究所の共同利用研究リポート 474 「統計教育実践研究」第 16 巻にまとめてある。また共同集会の詳細やプログラムについては次のサイト（https://estat.sci.kagoshimau.ac.jp/SESJSS/edu2024.html）に掲載してある。発表スライドの提供があった発表者の発表資料も同サイトで公開している。
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数

テーマ

AI 社会のデータリテラシー再構築とデータサイエンス教育の体系化―AI 社会がもたらす統計・データサイエンス教育の課題と展望―

日時

2024 年 3 月 2 日（土）10:55-15:55／3 日（日）10:00-18:10

場所

統計数理研究所（大講義室）および zoom によるハイブリッド開催

参加者数

会場とオンラインで 190 名程度

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

426,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

広計

情報・システム研究機構

名誉教授

末永 勝征

鹿児島純心女子短期大学准教授

高野 貴亜紀宇都宮大学共同教育学部附属中学校

教諭

稲垣 道子

岩手大学教育学部附属中学校

教諭

高山 新悟

静岡大学教育学部附属浜松小学校

教諭

橋本 三嗣

広島大学附属高等学校

教諭

林 宏樹

雲雀丘学園中高等学校

教諭

中野 淳

日経 BP

藤井 良宜

宮崎大学

教授

林 兵馬

神戸大学附属中等教育学校

教諭

川嶋 哲典

秀明大学

専任講師

林 篤裕

名古屋工業大学

教授

伊部 敏之

玉川学園

今野 良彦

大阪公立大学

教授

川崎 茂

滋賀大学

特別招聘教授佐藤 美和

独立行政法人統計センター

鳥居 弘志

名城大学

教授

稲葉 芳成

立命館宇治中学校・高等学校

教諭

五十嵐 康伸滋賀大学、名古屋工業大学

山下 雅代

東京学芸大学准教授

中時 貴弘

神戸大学附属中等教育学校

教諭

椿石井 裕基

東北大学

特任教授

石原 秀男

独立行政法人 統計センター

馬場 国博

慶應義塾湘南藤沢中・高等部

大前 裕佳

京都大学

飯島 信也

統計センター

藏岡 慶一郎

兵庫県立姫路西高等学校

林 昭宏

東京書籍株式会社

佐藤 寿仁

岩手大学

准教授

中村 和幸

明治大学

教授

土合 昌巳

日本医科大学大学院

奥村 恵美佳竹中工務店技術研究所

渡辺 美智子

立正大学

増田 純也

株式会社インテージ

小林 春佳

株式会社インテージ

安楽 和夫

西南学院大学教授

菅原 大

北海道教育大学付属旭川中学校

教諭

教諭

教諭

教授

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2023 年度
研究種別

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会

統計数理研究所内分野分類

j その他／Others

8

主要研究分野分類

環 境 科 学 分 野 ／Environmental Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5010

研究課題名（和名） 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
研究課題名（英名）Workshop on innovation and solution for issues of environmental
chemistry accelerated by informatics

代表者氏名

橋本 俊次

所属機関

国立環境研究所

所属部局

環境リスク・健康領域

職名室長

所内受入教員

金藤 浩司

フリガナ

ハシモト シュンジ

ローマ字Shunji Hashimoto

研究目的と成果（経緯）の概要
多様化する化学物質による環境及び生体汚染実態の解明とその汚染原の究明および発生源、環境濃度データの収集と共有化、多種多様な化学物質の計測情報、毒性・影響試験情報を統合的に解析する手法の開発、それを支える調査計画、試料採取、試料処理、計測の要素技術の開発・改良などをとおして、環境化学分野の新展開に貢献する研究を分担実施し、その報告と情報交換、新たな研究課題の模索のための討議を行った。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

令和５年度 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

日時

令和５年 12 月 14 日（木）13：30～17：30 および 15 日（金）10：00～12：00

場所

統計数理研究所 3 階 セミナー室１（D305)

参加者数

20 名（統計数理研究所所属外）

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

556,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

坂上 梓

新潟県

主任研究員

大曲 遼

環境省

教官

大谷 隆浩

名古屋市立大学

講師

江口 哲史

千葉大学

講師

頭士 泰之

産業技術総合研究所

主任研究員

竹峰 秀祐

埼玉県環境科学国際センター

専門研究員

家田 曜世

国立環境研究所

主任研究員

永吉 晴奈

大阪健康安全基盤研究所

主任研究員

早川 英介

理化学研究所

研究員

浅川 大地

大阪市立環境科学研究センター

研究主任

松神 秀徳

国立環境研究所

主任研究員

山本 敦史

公立鳥取環境大学

准教授

茨木 剛

新潟県

専門研究員

木村 久美子

環境省

教官

岩切 良次

環境省

教官

大原 俊彦

広島県

試験検査課長村瀬 秀也

一般財団法人 岐阜県公衆衛生検査センター

短時間勤務職員

北島卓磨

埼玉県環境科学国際センター

技師

佐々木 裕子

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2023 年度
研究種別

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会

統計数理研究所内分野分類

g 統計基礎数理グループ／
Mathematical Statistics Group

主要研究分野分類

1 統 計 数 学 分 野 ／ Statistical
Mathematics

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5011

研究課題名（和名） 無限分解可能過程に関連する諸問題
研究課題名（英名） Infinitely divisible processes and related topics
フリガナ

シムラ タカアキ

ローマ字Takaaki SHIMURA

代表者氏名

志村 隆彰

所属機関

情報・システム研究機構 統計数理研究所

所属部局

統計基盤数理研究系

職名

准教授

所内受入教員志村 隆彰

研究目的と成果（経緯）の概要
無限分解可能過程は，基本的であると同時に極めて重要な確率過程である．この共同研究集会は，自然科学の根底を支える数学理論とその実社会への応用による社会貢献を目的とする．事実，純粋数学
である確率論における発展のみならず，応用である統計学においてもその根底を支える基礎として着実に発展している．前身を含めて３２回目となる今年は，３年続いたオンライン開催を脱し，２０２
４年２月１４日（水）から１６日（金）にハイブリッド形式（対面＋ZOOM）で開催された．代表者の都合で開催時期が遅くなったことなどから，講演数は１２件とやや少な目ではあったが，新たな参加者も得て，幅広く，多様な研究成果が発表され，議論も含め，充実した研究集会になった．
共同研究集会の講演及び関連研究の成果は，共同研究レポート４７２「無限分解可能過程に関連する諸問題(28)」にまとめられ，代表者のホームページ(sites.google.com/view/takaakishimura)から入手できる．
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
ホームページ：sites.google.com/view/takaakishimura
論文，プレプリント等：
1. Eguchi, S. and Masuda, H.: Gaussian quasi-information criteria for ergodic Lévy driven SDE. Annalsof the Institute of Statistical Mathematics, 76 (Feb, 2024) 111-157.
[https://link.springer.com/article/10.1007/s10463-023-00878-2] arXiv:2203.04039
2. Fujinaga, Y. and Masuda, H.: Mixed-effects location-scale model based on generalized hyperbolic
distribution. Japanese Journal of Statistics and Data Science, 6 (2023, Nov), 669--704.

[https://link.springer.com/article/10.1007/s42081-023-00207-0] arXiv:2209.14716
3. Masuda, H.: Optimal stable Ornstein-Uhlenbeck regression. Japanese Journal of Statistics and Data
Science, 6 (2023, Jun), 573--605. [https://link.springer.com/article/10.1007/s42081-023-00197-z]
arXiv:2006.04630
4. S. Kubo, T. Nakata, N. Shiraishi The lost boarding pass problem: converse results. The
Mathematical Gazette, Vol. 107, Number 569, (2023), 234 -- 240. (article doi:10.1017/mag.2023.54( Cambridge UP)) (pdf))
5. T. Nakata, Large deviations of sums mainly due to just one summand for super-heavy tailed
distributions. Bull. Inst. Math. Acad. Sinica (N.S.) Vol. 18, (2023), No. 4, 437--449. (article
doi:10.21915/BIMAS.2023403 (Acad. Sinica)) Open Access
6. Y. Ishikawa, Stochastic Calculus of Variations DeGruyter 2023 年 7 月 24 日 (ISBN: 9783110675283
7. Y. Ishikawa, Asymptotic expansion of the transition density of a nonlinear oscillator, The 10th
International Congress on Industrial and Applied Mathematics 2023 年 8 月 24 日
8. Ogawa, S.: Noncausal calculus approach to Wong-Zakai's theorem on the approximation of SDE by aphysically realizable system, JJIAM 2023 March, DOI 10.1007/s13160-023-00575-w
9. Ogawa, S.: Mean value theorems for the noncausal stochastic integrals, JJIAM 2022 April, DOI
10.1007/s13160-022-00508-z
10. Ogawa, S: Another representation of the mean value theorems for noncausal stochastic
integrals, 日本数学会 2023 年度年会（中央大学）
11. A. Takeuchi: Wasserstein distance on solutions to stochastic differential equations with jumps, toappear in Osaka Journal of Mathematics (2024).
12. M. Hayashi, A. Takeuchi and M. Yamazato: Space-time boundedness and asymptotic behaviors ofthe densities of CME-subordinators, Stochastic Processes and their Applications 167, Article No.
104232, (2024).
13. H. Takahashi, Y. Tamura, Diffusion processes in Brownian environments on disconnected
selfsimilar fractal sets in R. Statistics & Probability Letters 193, 109694.
14. M. Hashimoto, H. Takahashi., On the rate of convergence of Euler–Maruyama approximate
solutions of stochastic differential equations with multiple delays and their confidence interval
estimations. AIMS Mathematics 8 (6), 13747-13763.
15. Y. Suzuki, H. Takahashi, Y. Tamura, Diffusion processes with one-sided selfsimilar random
potentials. Submitted.
16. K. Yamato. Renewal dynamical approach for non-minimal quasi-stationary distributions of onedimensional diffusions. J. Theor. Probab., 37, no. 1, 533–548, 2024.
17. K. Yamato and K. Yano. Reproduction of initial distributions from the first hitting time distribution
for birth-and-death processes. Bernoulli, 30, no. 2, 936-960, 2024.
18. K. Noba and K. Yamato. Analytic property of generalized scale functions for standard processes
with no negative jumps and its application to quasi-stationary distributions. arXiv:2308.09935.
19. B. Collins, K. Fujie, T. Hasebe, F. Leid, N. Sakuma, Fluctuations of eigenvalues of a polynomial on
Haar unitary and finite rank matrices arXiv preprint arXiv:2309.15396 投稿中20. T. Hasebe, K. Noba, N. Sakuma, Y. Ueda, On Boolean selfdecomposable distributions. Studia
Math. 274 (2024), no. 2, 129–151.
21. I. Hotta, W. Młotkowski, N. Sakuma, Y. Ueda, On freely quasi-infinitely divisible distributions.
ALEA Lat. Am. J. Probab. Math. Stat. 20 (2023), no. 2, 941–971.
22. T. Hasebe and Y. Ueda, On the free Lévy measure of the normal distribution. Electron. J. Probab.
28 (2023), 1-19.
23. O. Arizmendi, K. Fujie and Y. Ueda, New combinatorial identity for the set of partitions and limit
theorems in finite free probability theory. arXiv:2303.01790 (投稿中)
24. K. Yamato and K. Yano. Reproduction of initial distributions from the first hitting time distribution
for birth-and-death processes. Bernoulli, 30, no. 2, 936--960 , 2024.
25. K. Handa, The two-parameter Poisson-Dirichlet point process II:analysis via dynamic
operations.(準備中)
26. M. Matsui, Subexponentialiy of densities of infinitely divisible distributions, Electron. J. Probab. 28:
1-29 (2023). DOI: 10.1214/23-EJP928
27. M. Tsuchiya, Markov selections from the solutions to the martingale problem for a randomizedL¥'evy generator pp. 1–41.
28. S. Kanagawa and Narn-Rueih Shieh, Optimal method to identify pure large jumps in stock index
data by long time observation using an improved jump diffusion model (Preprint).
29. K. Tchizawa and S. Kanagawa, Hyper Catastrophe on 4-Dimensional Canards, (to appear in)
Advances in Pure Mathematics, 2024, 14.
30. S. Kanagawa and K. Tchizawa, Canards Flying on Bifurcation, Advances in Pure Mathematics,
2023, 13, 412-424.
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

無限分解可能過程に関連する諸問題

日時2 月 14 日（水）～１６日（土）場所

統計数理研究所 セミナー室１

参加者数

４２名（現地２５名、オンライン１７名）

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

818,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

野場 啓

情報・システム研究機構 統計数理研究所

助教

世良 透

大阪大学

助教

間野 修平

情報・システム研究機構 統計数理研究所

教授

鍜治 俊輔

名城大学

准教授

増田 弘毅

東京大学

教授

佐藤 健一

名古屋大学

名誉教授

石川 保志

愛媛大学

准教授

渡部 俊朗

会津大学

名誉教授

矢野 孝次

京都大学

准教授

矢野 裕子

大阪大学

教授

土谷 正明

金沢大学

名誉教授

道工 勇

埼玉大学

名誉教授

小川 重義

立命館大学

客員教授

塚田 大史

鹿児島大学

助教

前島 信

慶應義塾大学

名誉教授

中田 寿夫

福岡教育大学教授

高橋 弘

慶應義塾大学

准教授

謝 賓

信州大学

教授

古城 克也

新居浜工業高等専門学校

教授

平場 誠示

東京理科大学教授

竹内 敦司

東京女子大学

教授

松井 宗也

南山大学

准教授

佐久間 紀佳名古屋市立大学

准教授

西郷 達彦

山梨大学

准教授

植田 優基

北海道教育大学講師

小杉 のぶ子

中央大学

教授

山戸 康祐

筑波大学

PD

栗栖 大輔

横浜国立大学准教授

清水 昭信

名古屋市立大学

名誉教授

半田 賢司

佐賀大学

教授

京都大学

Graduate Student

鈴木 良一

立命館大学

助教

山野辺 貴信

北海道大学

助教

中島 和基

総合研究大学院大学

大学院生

甲斐 大貴

大阪市立大学

大学院生

伊庭 滉基

京都大学

大学院生

鈴木 由紀

慶應義塾大学

准教授

Hernández Ruíz
Luis Iván

目次に戻る2023 年度
研究種別

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会

統計数理研究所内分野分類

e 計量 科学グ ループ ／Metric
Science Group

主要研究分野分類

7 社会科学分野／Social Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5012

研究課題名（和名） 公的統計ミクロデータ利活用に関する研究集会
研究課題名（英名） Research meeting of the practical use of the Official Statistics Microdata
フリガナ

イハラ ハジメ

ローマ字Hajime Ihara

代表者氏名

伊原 一

所属機関

一橋大学

所属部局

経済研究所附属社会科学統計情報研究センター

職名

准教授

所内受入教員山下 智志

研究目的と成果（経緯）の概要
2023 年度共同研究集会は、2022 年度に引き続き、オープンデータの高度利用、調査票情報のオンサ
イト利用といった公的統計の制度を含めた官民による政府統計の利活用及び人材育成の取組の紹介等を通じて、関係者との交流、学術研究の更なる発展に寄与することを目的に、「公的統計ミクロデー
タ研究コンソーシアム」（事務局：大学共同利用機関法人 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 社会データ構造化センター）と共同で開催したところである。なお、感染症対策等のため、オンライン開催とした。
今回、大学研究者など延べ 7 名からご報告いただき、活発な質疑もあり、全体を通して、大変有意義な研究集会になったと考える。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
独立行政法人統計センターホームページにて掲載
https://www.nstac.go.jp/use/archives/event/setumeikai_20231117/
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

公的統計ミクロデータ利活用に関する研究集会

日時2023 年 11 月 17 日（金）10:00～15:20

場所

オンライン開催

参加者数

44 名

その他

経費配分状況

費目

配分額（円）

旅費

106,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

阿部 幸喜

千葉大学

特任講師

白川 清美

一橋大学

非常勤研究員

平井 太規

立教大学

助教

林 拓也

奈良女子大学

教授

高橋 雅夫

長野大学

教授

高部 勲

立正大学

教授

伊藤 伸介

中央大学

教授

勇上 和史

神戸大学

教授

佐野 夏樹

東京情報大学教授

目次に戻る

2023 年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会f 構 造 探 索 グ ル ー プ ／Structure Exploration Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5013

研究課題名（和名） 統計モデル・数理生物学と動物行動データ
研究課題名（英名）：Statistical modeling for animal behavior data and mathematical
model

代表者氏名

島谷 健一郎所属機関

統計数理研究所

所属部局

学際統計数理研究系

職名

准教授

所内受入教員

島谷健一郎

フリガナ

シマタニ ケンイチロウ

ローマ字Shimatani Kenichiro

研究目的と成果（経緯）の概要
動物は様々な行動を示す。その中には、餌資源探索、捕食行動、捕食者からの回避、植物への送粉など、 古くから実証及び理論研究がなされてきている課題もいろいろある。 21 世紀に入り、野外環境においても実験室においても、データ収集技術は急速に発展した。また、動物行動に関する仮説の中には、数式で表現され数理モデルとしての発展を伴うものもある。
こうした背景を踏まえ、以下のような研究集会を行った。
12 月 19 日
10:00-10:30 島谷健一郎（統数研）研究集会趣旨説明、GPS 軌跡と presence-only data
10:30-11:50 坂本健太郎（東大海洋研）海を泳ぐウミガメの心電図の分析
12:50-14:10 村上久（京都工芸繊維大）相互予期と非同期性に基づく群れの自己組織化
14:30-15:20 塩見こずえ・安井浩太郎（東北大）ムカデにおける移動パターン発現原理の探求
15:30-16:20 吉田誠（東大海洋研）バイオテレメトリーによる魚類の長期回遊追跡
16:30-17:20 塚田祐基（慶応大）線虫 C. elegans を用いた探索行動を実現する神経回路の研究
12 月 20 日
10:00-10:20 島谷健一郎（統数研）2 日目のあいさつ
10:20-11:40 三村喬生（統数研）モーションデータを読み解く数理
12:40-14:00 西海望（基礎生物研）動物における目標トラッキング戦略
14:10-15:00 古澤千春（北海道大）いつ・どこで・誰が眠る？:ブラウントラウトの睡眠生態
15:10-16:00 藤岡慧明（同志社大）コウモリの音響ナビゲーション戦略の解明に向けたバイオロギン
グ研究16:00-16:50 左倉和喜（基生研）陸生昆虫が示す歩行と遊泳のスイッチングに対するデータ駆動型力
学解析
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
特になし
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

統計モデル・数理生物学と動物行動データ

日時

2023 年 12 月 19-20 日

場所

統計数理研究所

参加者数

49

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

518,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

河端雄毅

長崎大学

准教授

西海望

自然科学研究機構 基礎生物学研究所

研究員

塚田祐基

名古屋大学

助教

小泉逸郎

北海道大学

准教授

塩見こずえ

東北大学

助教

阪上雅昭

京都大学

教授

藤岡春菜

岡山大学

助教

阿部真人

同志社大学

助教

徳山奈帆子

京都大学

助教

松林志保

大阪大学

特任准教授

村上久

京都工芸繊維大学

助教

藤岡慧明

同志社大学

特任研究員

吉田誠

東京大学

特任研究員

古澤千春

北海道大学環境科学院

博士課程２年

浜道 凱也

千葉大学大学院

博士後期課程 1 年

冨永 悠太

長崎大学大学院

修士 2 年

武田宗城

長崎大学大学院

博士前期課程 2 年

目次に戻る2023 年度
研究種別

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会

統計数理研究所内分野分類

f 構 造 探 索 グ ル ー プ ／Structure Exploration Group

主要研究分野分類

3 生 物 科 学 分 野 ／ Biological
Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5014

研究課題名（和名） 植物の行動と統計数理研究課題名（英名） Plant behavior and statistical mathmatics
代表者氏名

高野 宏平

所属機関

長野県環境保全研究所

所属部局

自然環境部

職名

研究員

所内受入教員

島谷健一郎

フリガナ

タカノ コウヘイ

ローマ字TAKANO Takenaka Kohei

研究目的と成果（経緯）の概要
2/16（金）
14:10～14:25

主旨説明・講演者紹介（高野 宏平・長野県環境保全研究所)

14:25～14:40

クワズイモの花香濃度シミュレーションの概要

14:50～15:20

X 線 CT スキャン等による植物の 3D モデリング（伊藤 皓太・長野県工業技術総（同上）合センター・オンライン発表）
15:20～16:20

発熱する花の熱対流シミュレーション（李 崇綱・神戸大学）

16:30～17:30

植物の内なるふるまい「発熱」を支える分子基盤と発達要因（稲葉 靖子・宮崎大学）
2/17（土）8:30～9:20

クローナル植物のクローン成長動態ー分布パターンの解析からその戦略を探るー（荒木 希和子・滋賀県立大学）
9:30～10:10

Diurnal variation in floral scent emission in Asarum sect. Heterotropa andits implications for pollination （Anna Valchanova・東京大学・オンライン）
10:20～11:00

Plant behavior としての発熱を実現する遺伝基盤とは（佐藤 光彦・かずさ DNA

研究所）
11:10～12:05

クワズイモの特異的な送粉者であるショウジョウバエの群れ・求愛行動の研究～

モデル種との比較から送粉共生関係の成り立ちに迫る～（田中 良弥・名古屋大学）
13:00～13:40

野生植物の訪花者観察の自動化に向けて：Raspberry Pi を用いた撮影システムの紹介（武田 和也・東京大学）
13:50～14:30

コメント：花形質の変化と送粉者行動の対応に関する事例と課題～ユキモチソウを例に（柿嶋 聡・昭和大学）

14:30～15:10

動物行動の数学手法は植物行動につながるか？（島谷 健一郎・統計数理研究所）

15:10～15:30

総合討論 コメンテータ：坪倉誠（神戸大学）、三宅 崇（岐阜大学）、高田まゆら（中央大学）ほか
15:45～17:30

エクスカーション（ヒメザゼンソウ自生地）

2/18（日）8:45～10:30

チェックアウト・エクスカーション（長野県環境保全研究所 植物標本庫）
・打合せ

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
Sato MP, Matsuo A, Otsuka K, Takano KT, Maki M, Okano K, Suyama Y, Ito-Inaba Y. 2023. Potential
contribution of floral thermogenesis to cold adaptation, distribution pattern, and population structureof thermogenic and non/slightly thermogenic Symplocarpus species. Ecology and Evolution, 13:e10319.
Koyamatsu D, Otsubo M, Ohira T, Sato MP, Suzuki-Masuko H, Shiota T, Takenaka Takano K, Ozeki
M, Otsuka K, Ogura Y, Hayashi T, Watanabe M, Inaba T, Ito-Inaba Y. 2023. Molecularcharacterization of SrSTP14, a sugar transporter from thermogenic skunk cabbage, and its possible rolein developing pollen. Physiologia Plantarum, 175: e13957.
*高野(竹中)宏平（長野県環保研）, 髙濵謙太朗（名古屋大・全技セ）, 小川直也（名古屋大・全技
セ）, 片山昇（小樽商科大学）, 三宅崇（岐阜大学・教育）クワズイモ（サトイモ科）の花蜜に含まれる糖とアミノ酸以外の化合物．日本生態学会第 71 回全国大会 (2024 年 3 月、横浜) ポスター発表研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

植物の行動と統計数理

日時2024 年 2 月 16～18 日

場所

アソビーバナガノパーク（長野市上ヶ屋 2471-79）

参加者数

42 名（内、オンサイト 12 名）

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

444,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

島谷 健一郎

情報・システム研究機構 統計数理研究所

准教授

李

崇綱

神戸大学

客員准教授

三宅 崇

岐阜大学

教授

稲葉 靖子

宮崎大学

准教授

佐藤 光彦

かずさ DNA 研究所

研究員

田中 良弥

名古屋大学

助教

荒木 希和子

滋賀県立大学

講師

武田 和也

東京大学

特任研究員

立松 和晃

内藤記念くすり博物館

学芸員

柿嶋 聡

昭和大学

講師

高田 まゆら

中央大学

教授

伊藤 皓太

長野県工業技術総合センター

技師

Anna Valchanova

東京大学

修士課程 2 年生

立木 佑弥

東京都立大学

助教

坪倉 誠

神戸大学

教授

北條 賢

関西学院大学

准教授

米谷 衣代

近畿大学

講師

目次に戻る

2023 年度
研究種別

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会i 数理最適化グループ／

統計数理研究所内分野分類

Mathematical

Optimization

2 情 報 科 学 分 野 ／ Information

主要研究分野分類

Science

Group

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5015

研究課題名（和名） 最適化：モデリングとアルゴリズム
研究課題名（英名） Optimization: Modeling and Algorithms
代表者氏名

土谷 隆

所属機関

政策研究大学院大学

所属部局

政策研究科

職名

教授

所内受入教員

ロウレンソ ブルノ

フリガナ

ツチヤ タカシ

ローマ字Tsuchiya Takashi

研究目的と成果（経緯）の概要
2024 年 3 月 21 日、22 日に下記のプログラムで研究集会「最適化：モデリングとアルゴリズム」を
政策研究大学院大学会議室１A＋１B で開催した。ハイブリッド形式で実施しインターネット配信も行った。プログラムを記す。
3 月 21 日(木)10:00～10:40

Hexsaly Optimizer と従来の数理計画法システムとの違い

宮崎 知明 (MSI 株式会社)
10:40～11:20 Wiener 過程を考慮した深層学習に基づく OSS 最適バージョンアップ問題に関する一考察
田村 慶信 (山口大学大学院創成科学研究科)
山田 茂 (鳥取大学大学院工学研究科)
11:20～12:00

DNN 緩和に基づいた分枝限定法による二次割当問題の下界値の更新

藤井 浩一 (株式会社 NTT データ数理システム)
Sunyoung Kim (Ewha Womans University)
小島 政和（中央大学）
Hans D. Mittelmann（Arizona State University）
品野 勇治（Zuse Institute Berlin）
13:10～13:50 一般的な最適化問題に対する EM アルゴリズム
浅井 謙輔（三菱 UFJ 信託銀行株式会社)後藤 順哉（中央大学理工学部ビジネスデータサイエンス学科)
13:50～14:30 ２次制約２次最適化問題と等価な半正定値緩和の幾何学

小島 政和（中央大学)
有馬 直彦
Sunyoung Kim (Ewha Womans University)
14:30～15:10

Hadamard 多様体上の非有界凸関数に対する勾配流・最急降下法と作用素スケーリン

グ問題への応用坂部 圭哉 (東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻)
平井 広志（名古屋大学大学院多元数理科学研究科)
15:30～16:10 Iterative minimization algorithm on a mixture family（オンライン講演）林

正人（香港中文大学深圳データ科学学院、名古屋大学多元数理科学研究科)

16:10～16:50

Maximum Russell Graph Measure の 項目別参照集合を用いた分析法

佐藤 巧 (東京工業大学工学院 経営工学系)
松井 知己 (東京工業大学工学院 経営工学系)
16:50～17:30

An Analysis of Political Systems and Development of Countries in the World Based ona Markov Model
Boadi, Abigail Adomako（政策研究大学院大学)
土谷 隆（政策研究大学院大学)
3 月 22 日(金)10:00～10:40

マルコフ過程に基づいた安全関連系の最適保全方策

井上 真二（関西大学総合情報学部）
山田 茂（鳥取大学大学院工学研究科
10:40～11:20 ナーススケジューリング問題における目的関数を動的に変更するヒューリスティック
アルゴリズムの提案
竹下 馨 (東京理科大学工学部情報工学科)
西田 優樹 (東京理科大学工学部情報工学科)
池辺 淑子 (東京理科大学工学部情報工学科)
11:20～12:00 医療分野における数理最適化の広がり--現状の課題と今後の展開-伊藤 真理（神戸大学 数理・データサイエンスセンター)
13:10～13:50

DEA モデルの新しい定式化 ：重みの一意性と安定性の視点から

北原 知就 (九州大学 経済学研究院 経済工学部門)
土谷 隆 (政策研究大学院大学)
13:50～14:30 バナッハ空間上の最適化問題に対する漸近最適性条件と安定化逐次二次計画法について
山川 雄也（京都大学 大学院情報学研究科)
14:30～15:10 時間変化する非凸平滑最適化問題に対する予測補正アルゴリズム
岩切 秀規（東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻），
上島 智哉（東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻），
伊藤 伸志（NEC），
武田 朗子（東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻）
15:20～16:00 二次計画単体法における steepest-edge 規則

清水 翔司（株式会社 NTT データ数理システム）藤井 浩一（株式会社 NTT データ数理システム）
Julian Hall (University of Edinburgh, School of Mathematics)
16:00～16:40 計量の変化する二次計画
小崎 敏寛（ステラリンク株式会社)
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
ホームページ http://grips-tsuchiya.blue.coocan.jp/sympo2024.html
共同研究リポートを発行する予定。
研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ

最適化：モデリングとアルゴリズム

日時2024 年 3 月 21 日、22 日

場所

政策研究大学院大学

参加者数

90 名

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

649,000

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

ロウレンソ ブルノ

統計数理研究所

准教授

田中 未来

統計数理研究所

准教授

山田 茂

鳥取大学

名誉教授

井上 真二

関西大学

教授

北原 知就

九州大学

教授

後藤 順哉

中央大学

教授

田辺隆人

(株)NTT データ数理システム

取締役

田村慶信

山口大学

教授

山川雄也

京都大学

准教授

池上敦子

成蹊大学

名誉教授

目次に戻る

2023 年度
研究種別

共同研究集会

実施報告書

共同研究集会

統計数理研究所内分野分類

d 調査科学グループ／Survey
Science Group

2 情 報 科 学 分 野 ／ Information

主要研究分野分類

Science

研究テーマ
課題番号

2023-ISMCRP-5016

研究課題名（和名） 動的幾何学ソフトウェア GeoGebra の整備と普及
研究課題名（英名） Development and Popularization of Dynamic Geometry Software GeoGebra
フリガナ

マルヤマ ナオマサ

ローマ字Naomasa Maruyama

代表者氏名

丸山 直昌

所属機関

情報・システム研究機構 統計数理研究所

所属部局

統計思考院

職名

特命准教授

所内受入教員

前田 忠彦

研究目的と成果（経緯）の概要
GeoGebra の日本における普及と日本からの開発への参加促進のために、この共同研究集会を統計数理研究所において毎年開催している。例年 2 日間の会合を統計数理研究所セミナー室で行っているが、2023 年度は 2022 年度に引き続き、感染症流行状況を考慮して、zoom を使ったオンライン開催とし 2023 年 12 月 9 日に行った。その成果は共同研究リポート No.473 にまとめた。
当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ他）
http://amogha.jp/GeoGebra/研究会を開催した場合はテーマ・日時・場所・参加者数
テーマ「動的幾何学ソフトウェア GeoGebra の整備と普及」

日時

2023 年 12 月 9 日(土)場所

Zoom オンライン開催

参加者数

15

その他

経費配分状況
費目

配分額（円）

旅費

0

特別研究費

0

基礎研究費

40,000

共同研究者一覧
研究員名

所属機関名

役職名

中島 匠一

学習院大学

教授

吉田 賢史

早稲田大学高等学院

教諭

古宇田 大介芝浦工業大学柏中学高等学校

教諭

古田 高士

富山大学

教授

酒井 高司

東京都立大学

教授

市原 一裕

日本大学

教授

吉冨 賢太郎

大阪公立大学

准教授

脇 克志

山形大学

教授

山田 章

長岡工業高等専門学校

教授

佐藤 篤

東北学院大学

准教授

昆 万佑子

信州大学

准教授

横山 俊一

東京都立大学准教授

安野 史子

国立教育政策研究所

総括研究官

大嶋 康裕

崇城大学

准教授

高山 晴子

城西大学

教授

濱田 龍義

日本大学

教授

角皆 宏

上智大学

教授

土屋 高宏

城西大学

教授

中山 雅友美長岡工業高等専門学校

助教

阿賀岡 芳夫

広島大学

名誉教授

藤木 淳

福岡大学

教授

福田 千枝子

元帝京大学講師

和地 輝仁

北海道教育大学

教授

藤村 雅代

防衛大学校

教授

讃岐 勝

筑波大学

助教

藤岡 敦

関西大学

教授

前田 陽一

東海大学

教授

大西 俊弘

龍谷大学

教授

中村 泰之

名古屋大学

教授

谷口 哲也

金沢工業大学

准教授

高橋 正

甲南大学

教授

北臺 如法

広島大学

講師

川添 充

大阪公立大学教授

谷口 哲至

広島工業大学

准教授

栗原 大武

山口大学

准教授

飯島 康之

愛知教育大学教授

井上 直紀川越市立富士見中学校

教諭

藤本 光史

福岡教育大学

教授

木村 巌

富山大学

准教授

佐藤 弘康

日本工業大学准教授

大仁田 義裕大阪市立大学教授
元山陽小野田市立山

亀田 真澄

口東京理科大学教授

橋本 竜太

香川高等専門学校

教授

牧下 英世

芝浦工業大学

教授

阿原 一志

明治大学

教授

井川 治

京都工芸繊維大学

教授

馬場 蔵人

東京理科大学

准教授

目次に戻る

附

録

2023年度統計数理研究所公募型共同利用実施状況
１．採択件数1.1 統計数理研究所内分野分類
研究種別
分野分類

共同利用 一般研究 一般研究
登録
１２a 予測制御グループ
b 複雑構造モデリンググループ
c データ同化グループ
d 調査科学グループ
e 計量科学グループ

2
(2)
1
(1)
2
(2)
3
(3)

f 構造探索グループ
g 統計基礎数理グループ

1
(1)
4
(1)
2
(2)
6
(4)
1
(0)
1
(1)
5
(1)

h 学習推論グループ
2
(1)
2
2
j その他
(2)
(1)
10
24
合 計
(10)
(12)
下段の数は、研究代表者が本研究所外のもので内数。
i 数理最適化グループ

12
(10)
5
(5)
5
(3)
4
(4)
8
(6)
4
(3)
2
(1)
5
(4)
1
(1)
2
(1)
48
(38)

テーマ
1

重点型研究
テーマ
テーマ
2
3

共同研究
集会

4
(3)

2
(2)

3
(1)
8
(7)

8
(7)

4
(3)
9
(6)

1
(1)
1
(1)
1
(1)
1
(1)

2
(2)
2
(1)
1
(0)
1
(1)
3
(2)
3
(2)

2
(2)
10
(9)

1
(1)
3
(3)
16
(12)

合計

17
(14)
13
(10)
10
(7)
16
(13)
14
(11)
12
(8)
19
(12)
5
(4)
4
(3)
15
(12)
125
(94)

1.2 主要研究分野分類
研究種別
分野分類

共同利用 一般研究 一般研究
登録
１
２

1 統計数学分野
2 情報科学分野
3 生物科学分野

1
(1)
3
(3)

6
(2)
3
(0)
4
(2)

4 物理科学分野
5 工学分野2(2)

6 人文科学分野
7 社会科学分野
8 環境科学分野

2
(2)

2
(2)
7
(4)
2
(2)

2
(2)
10
24
合 計
(10)
(12)
下段の数は、研究代表者が本研究所外のもので内数。

6
(4)
6
(5)
12
(9)
7
(5)
6
(5)
1
(1)
9
(8)
1
(1)

テーマ
1

7
(6)

1
(0)

1
(1)

2
(2)
1
(1)

9 その他

48
(38)

重点型研究
テーマ
テーマ
2
3

8
(7)

2
(1)
5
(4)

1
(1)
9
(6)

1
(1)
6
(5)

10
(9)

共同研究
集会

2
(1)
3
(2)
2
(1)
2
(1)
1
(1)

2
(2)
1
(1)
3
(3)
16
(12)

合計

23
(14)
13
(8)
21
(15)
9
(6)
11
(10)
6
(5)
26
(21)
10
(9)
6
(6)
125
(94)

1.3 分野分類総計
1234
統計数 情報科 生物科 物理科
学分野 学分野 学分野 学分野

主要研究分野分類
統計数理研究所内分野分類

3
(3)
1
(0)
1
(1)

a 予測制御グループ
b 複雑構造モデリンググループ
c データ同化グループ

1
(0)
6
(4)

1
(0)
2
(2)

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
14
(8)
2
(1)

g 統計基礎数理グループ
h 学習推論グループ
i 数理最適化グループ

4
(4)
3
(3)
1
(1)

1
(1)
1
(1)
3
(0)

6
(3)
6
(4)

1
(1)
1
(1)
2
(2)

1
(1)
2
(1)

5
工学
分野

1
(0)
1
(1)
2
(2)
2
(2)
1
(1)
1
(1)
2
(2)

6
7
8
9
人文科 社会科 環境科
その他
学分野 学分野 学分野

3
(3)

2
(2)
3
(3)

2
(1)
1
(1)

10
(8)
5
(5)
1
(0)
1
(0)

6
(5)

1
(1)
5
(4)
26
(21)

1
(1)

2
1
(1)
(0)
23
13
21
合 計
(14)
(8)
(15)
下段の数は、研究代表者が本研究所外のもので内数。
j その他

9
(6)

11
(10)

4
(3)
1
(1)
1
(1)

1
(1)

3
(3)
10
(9)

4
(4)
6
(6)

合計
17
(14)
13
(10)
10
(7)
16
(13)
14
(11)
12
(8)
19
(12)
5
(4)
4
(3)
15
(12)
125
(94)

2．共同研究員数
延人数

所外研究員

実人数

総人員

1件当たり
平均人員

総人員

1件当たり
平均人員

778

6.2

670

5.4

統計数理研究所共同利用 採択件数等経年一覧
2022年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類a

予測制御グループb

複雑構造モデリンググルー プc

データ同化グループ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

数理最適化グループjその他

共同利用 一般研究 一般研究
登録
１
２

3
(3)
1
(1)
1
(1)
3
(3)

1
(1)

2
(2)
研究種別

主要研究分野分類

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

合計

1
(1)
4
(2)
1
(1)
4
(3)
4
(0)
3
(2)
4
(1)
2
(0)
1
(1)
1
(1)

12
(10)
4
(4)
7
(5)
6
(6)
6
(5)
5
(5)
4
(3)
4
(3)

1
(1)

共同利用 一般研究 一般研究
登録
１
２

1
(1)
1
(1)
3
(3)
1
(1)
1
(1)

2
(2)
1
(1)
1
(1)

11
(11)

3
(1)
5
(1)
7
(3)

1
(1)
2
(2)
5
(3)
2
(1)

4
(2)
8
(7)
9
(8)
7
(5)
4
(4)
1
(1)
11
(10)
5
(5)

テーマ
1

重点型研究
テーマ
テーマ
2
3

4
(4)
1
(0)
1
(0)

テーマ
4

2
(2)
7
(6)

1
(0)

5
(5)

1
(1)

テーマ
2

テーマ
3

テーマ
4

1
(1)

2
(2)

6
(5)

1
(0)

1
(1)
5
(3)

49
(42)

総件数
延人数
1件あたり平均人員採択された共同研究の所外参加人数
実人数
1件あたり平均人員
下段の数は、研究代表者が本研究所外のもので内数。

共同研究
集会

2
(1)
3
(2)
1
(0)
3
(1)
1
(1)

1
(1)
2
(2)

2
(2)
1
(1)
2
(2)

1
(1)
2
(2)

25
(12)

2
(2)
2
(0)
1
(0)
2
(1)
1
(1)
3
(2)

1
(1)
3
(3)

重点型研究
テーマ
1

共同研究
集会

7
(4)

5
(5)
122
(93)
723
5.9
627
5.1

3
(3)

人
人
人
人

7
(6)

15
(10)

統計数理研究所共同利用 採択件数等経年一覧
2021年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類a

予測制御グループb

複雑構造モデリンググルー プc

データ同化グループ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

数理最適化グループ

j

その他
研究種別

主要研究分野分類

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

合計

共同利用 一般研究 一般研究
登録
１
２

0
(0)
2
(2)
2
(2)
2
(2)
3
(3)
0
(0)
3
(3)
0
(0)
0
(0)
2
(2)

1
(1)
3
(1)
1
(1)
5
(3)
5
(0)
2
(2)
4
(1)
1
(0)
1
(1)
1
(1)

14
(9)
3
(3)
8
(6)
6
(6)
6
(6)
5
(5)
7
(3)
5
(4)
2
(1)
4
(4)

共同利用 一般研究 一般研究
２
登録
１

テーマ
1

重点型研究
テーマ
テーマ
2
3

5
(4)
0
(0)
1
(1)
0
(0)
0
(0)
3
(3)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
1
(1)

0
(0)
0
(0)
0
(0)
7
(7)
0
(0)
1
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
1
(0)

0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
1
(1)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
6
(6)

テーマ
4

0
(0)
0
(0)
1
(1)
0
(0)
0
(0)
1
(1)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)

重点型研究
テーマ
1

テーマ
2

テーマ
3

テーマ
4

共同研究
集会

1
(1)
2
(2)
2
(1)
2
(1)
2
(1)
1
(0)
2
(1)
0
(0)
1
(1)
4
(4)
共同研究
集会

3
(3)
2
(2)
3
(3)
0
(0)
1
(1)
0
(0)
3
(3)
1
(1)
1
(1)

2
(1)
2
(0)
7
(3)
0
(0)
2
(1)
3
(3)
6
(2)
2
(1)
0
(0)

6
(2)
10
(9)
10
(10)
8
(6)
6
(3)
1
(1)
14
(12)
3
(3)
2
(1)

0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
1
(1)
0
(0)
0
(0)
9
(8)
0
(0)

0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
9
(7)
0
(0)
0
(0)

1
(1)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
2
(2)
0
(0)
4
(4)

1
(1)
1
(1)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)

1
(0)
3
(2)
2
(1)
1
(0)
1
(1)
0
(0)
3
(2)
1
(1)
5
(5)

14
(14)

24
(11)

60
(47)

10
(9)

9
(7)

7
(7)

2
(2)

17
(12)

総件数
延人数
1件あたり平均人員採択された共同研究の所外参加人数
実人数
1件あたり平均人員
下段の数は、研究代表者が本研究所外のもので内数。

143
(109)
776
5.4
661
4.6

人
人
人
人

統計数理研究所共同利用 採択件数等経年一覧
2020年度
研究種別
統計数理研究所内分野分類a

予測制御グループb

複雑構造モデリンググルー プc

データ同化グループ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

数理最適化グループ

j

その他
研究種別

主要研究分野分類

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

合計

共同利用 一般研究 一般研究
登録
１
２

0
(0)
2
(2)
3
(3)
0
(0)
5
(5)
0
(0)
4
(4)
0
(0)
0
(0)
4
(4)

1
(1)
4
(3)
3
(2)
0
(0)
2
(0)
2
(2)
4
(1)
1
(0)
2
(2)
1
(1)

9
(3)
8
(8)
7
(5)
15
(14)
5
(4)
6
(6)
5
(3)
8
(5)
2
(1)
5
(5)

共同利用 一般研究 一般研究
２
登録
１

重点型研究
テーマ
テーマ
テーマ
1
2
3

0
(0)
0
(0)
0
(0)
3
(3)
3
(1)
1
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)

0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
2
(2)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
2
(2)

4
(3)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
3
(3)
1
(1)
0
(0)
0
(0)
1
(1)

重点型研究
テーマ
1

テーマ
2

テーマ
3

共同研究
集会

1
(0)
3
(3)
2
(0)
1
(0)
2
(1)
1
(0)
2
(1)
0
(0)
1
(1)
4
(4)
共同研究
集会

3
(3)
2
(2)
4
(4)
1
(1)
2
(2)
0
(0)
3
(3)
1
(1)
2
(2)

3
(1)
2
(0)
5
(4)
3
(2)
2
(2)
0
(0)
3
(2)
2
(1)
0
(0)

7
(3)
8
(7)
12
(12)
10
(6)
5
(2)
6
(6)
15
(12)
3
(3)
4
(3)

0
(0)
1
(1)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
6
(3)
0
(0)
0
(0)

1
(1)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
1
(1)
0
(0)
0
(0)
2
(2)

0
(0)
0
(0)
0
(0)
0
(0)
1
(1)
0
(0)
0
(0)
8
(7)
0
(0)

1
(0)
4
(3)
3
(1)
2
(0)
1
(1)
0
(0)
1
(0)
1
(1)
4
(4)

18
(18)

20
(12)

70
(54)

7
(4)

4
(4)

9
(8)

17
(10)

総件数
延人数
1件あたり平均人員採択された共同研究の所外参加人数
実人数
1件あたり平均人員
下段の数は、研究代表者が本研究所外のもので内数。

145
(110)
685
4.7
566
3.9

人
人
人
人

2023 年度公募型共同利用アンケートまとめ【課題数】
共同利用登録

10 件

一般研究１

24 件

一般研究２

48 件

重点型研究

27 件

共同研究集会

16 件

合

125 件

計

1. 利用した施設等について①統計科学スーパーコンピュータシステム

17 件②共同利用研究員室

13 件③会議室・セミナー室・ラウンジ等

41 件

2. 図書の貸し出しを受けましたか。
はい8件

3. 研究所の教員から助言をうけましたか。
はい

75 件

4. 共同利用・共同研究に関するご意見 共同利用をさせていただくことで研究が進展しており、感謝しております。
 私の研究では大量のコンピューター・シミュレーションを行うので、スパコンを使用させて頂けて非常にありがたく思っております。今後ともどうぞよろしくお願いします。
 素晴らしく使い勝手のいいスパコンでした。どうもありがとうございました。次のスパ
コンにも期待しています。
 昨年度も申したのですが、この実績報告書の記入が非常に面倒です。１）氏名・メンバ
ー名・課題名など、システムに登録したものを再度複写して書かせることは勘弁していただけないでしょうか？既にデータが貴所にあるわけですので。２）いわゆる神エクセ
ルの撲滅は、日本の研究会全体で取り組むべき問題です。データの利活用で国を先導されている ISM にふさわしいシステムを強く望みます（かつての ISM 独自システムははるかに洗練されたものでした）。
 大変に有意義な制度で感謝しております．
 大変有り難く使わせていただいております．新システムも無事稼働することを祈っております．
 資源を国際共同研究に重点化し国際的に魅力的な拠点にしてほしい。
 本年度途中からにもかかわらず、採択してくださり、誠にありがとうございました。今後ともよろしくお願いいたします。
 コロナによる出張制限が解除されたため、出張を行いました。オンサイトでの討論は、意思疎通の面などで有意義でした。オンサイトの打ち合わせがしやすいように、八重洲
サテライトオフィスの再開を希望します。
 研究集会の際には大変お世話になりました。来年度以降も同様のサポートをよろしくお願いいたします。
 Thank you for your support.
 統計を専門とする研究者の方と共同研究を行う機会やコメントをいただく機会は貴重であるため、本当に助かりました。1 週間滞在して、共同研究に集中できる時間を取れるのも、共同利用の良い点だと思います。
 オンラインで共同研究者と協議してきたが、適切な助言をいただき、モデルの構築を予想より早期に完了することができた。この共同研究により研究代表者のみではできない
本研究の遂行が可能となっている。
 統計数理研究所が保有するデータや所属する先生たちの知見に触れることができ、私の研究にとても役立っています。
 汎用ソフトの購入などに制限があるように思われる。参加メンバーの研究環境と研究内容に即した判断を期待したい。
 2022 年度までは年度末に向けた予算執行のリマインダーを頂いていたところ、今年度の執行に関する刻限を確認する時期が遅れ、結果的に配当いただいた予算を十分活用する
機会を逸しました。なんらかのご対応を期待します。

 JROIS2 のウェブサイトでどこからこの報告書を提出すればいいのか，ぱっと見てわか
りません．
「操作開始」だと判りづらいです．何の操作なのでしょうか？ 『報告書提出，・・・等はこちらから』などの表記があっても良さそうなものです．
 使いやすい経費で共同研究の進捗に役立っています。
 貴重な共同研究利用と公募に心から御礼と感謝を申し上げます。大変有益で貴重な機会に救われております。
 重点型研究に採択されたことで研究集会を開催できた。さまざまな領域の研究者が対面で議論する場を得て、データサイエンスに関わるレギュラトリーサイエンス・オープンサイエンスの諸課題を明らかにすることができた。特に、大学・大学院における人材育成では、一大学での試行から今後の普及・展開を考えると、共同利用拠点としての統計数理研究所の担う役割は大きいものと考える。
 継続研究の実施をお認め頂き，また，研究面，事務手続きの面，両方で多くの支援を賜り，改めましてありがとうございました．おかげさまで，データサイエンス教育に関す
る，有用な情報交換を行うことが出来ました．また，学会やシンポジウムの場でも，開発したプラットフォームの利用を，研究者以外の高校の先生方から問い合わせを受けることが増えて参りました．今後ともよろしくお願いいたします．
 研究所教員の方にはご負担をおかけしますが、利用する側にとっては、非常にありがたい制度です。図書室も数学・統計分野の書籍が充実しており、貸し出しも可ということで、重宝しております。
 統数研の先生から有益なアドバイスを受け研究を進められております。ありがとうございます。
 継続的な研究集会の実施に役立っています。
 諸科学と統計数理分野の研究者が、データ・統計数理手法を基盤として出会い、その議論から新たなつながりや共同研究、他の会合での講演者推薦等が生まれてきています。
2024 年度も採択していただいております。引き続きのご支援をよろしくお願いいたします。
 研究集会では研究所の教員とスタッフの皆様にお世話になりました。ありがとうございました。
 秘書、所員、事務の皆様には大変お世話になりました。手厚いご支援に感謝します。
 異分野融合に関する大変貴重な機会をサポート頂き、感謝しております。
 具体的、個別の案件は、逐次、共同利用係にお伝えしていますので、ここではそれ以外の事柄を中心に述べます。１． 運営方針、規則に大きな変更の可能性がある場合は、共同利用委員会だけで決めるのではなく、事前に幅広く議論するプロセスを設け、全所的合意を得てから決定して頂きたい。共同研究リポートの扱いが大きく変わったことでは、現在も不満が残っていますし、所外からの説明を求められることもありますが、個々の教員では十分な対応は出来ません。２． コロナ後、所内の研究集会の運営方法が変わり、ハイブリッド形式などで、より手間がかかるようになりました。こうした状況の変化に応じたサポート体制の充実を望みます。３． 令和６年度に新設された国際共同研究集会

について。１とも関連しますが、今回共同利用案内を見てから、応募することには準備
上無理があったと思います。今後についても、国際共同研究集会として、申請されたものが審査の結果、国際ではなく、従来の共同研究集会として採択するルートを確保するべきと考えます。従来の共同研究集会を国際共同研究集会に変更したいと考えるのは十分ありうることですが、国際の採択の難易度はおそらく通常より高く、通常の共同研究集会であれば実施できただろうものが国際に申請して不採択になって、その年度研究集会が出来なくなるといったことは好ましくないと考えます（実際にこの点を心配した人がいます）。４． システム変更の際のお願い。JROIS２導入の際に、新システム、特に変更点を説明する機会をもった方が良かったと思います。以下は作業が遅れているだけで、指摘する必要がないかもしれませんが、「共同利用案内」と「JROIS2」の連携がまだうまくなされていない点の改善を望みます（おそらく案内の方に JROIS２に関して説明を加えることが主になると思います）。具体的なことをいくつか。用語について、共同
利用案内では、「所内受入教員」、JROIS2 では、「所内受入責任教員」となっているので、揃えてもらいたいです。実施報告書提出について、共同利用案内には十分な説明がなく、お知らせ欄を見て、「採択決定後に使用する様式」を使う必要がありますが、共同利用案
内を修正するだけでなく、JROIS2 に「報告書提出欄」で様式について説明する、もっと良いのは様式を掲載して、自然で簡単に使えるようにしてもらいたいです。５． 実施
報告書は申請書から研究参加者のデータを移植できるようにするなど簡単に作成できるようにしてもらいたいですし、共同研究者が数人であればともかく、共同研究集会のように多くの参加者がいる場合、各々の年齢はわかりませんから、必要なら事前に調べるように要請してくれないと正確な回答は難しいです。また、メールアドレスは公表する
ものではなく、実施報告書には不要と思われますが、求められるようになった理由を教えて頂けないでしょうか。
 異分野を融合して研究を推進する非常に大きな機会となっており感謝申し上げます。今後とも何卒お願い申し上げます。

大学共同利用機関法人
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統計数理研究所〒190-8562

東京都立川市緑町 10-3

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