響

響き合う人 データと

統数研プロジェクト紹介響き合う人 データと統数研プロジェクト紹介

Contents
もくじ

響き合う人 データと

統数研プロジェクト紹介

統計数理研究所ニュース
掲載号

第 1回

●

日本人の国民性調査

No.128（2015年 5月）

第 2回

●

数学協働プログラム

No.129（2015年 8月）

第 3回

●

気候変動リスク情報創生プログラム

No.130（2015年11月）

第 4回

●

海洋生態学と機械学習の融合による生態系評価指標の開発

No.131 （2016年 2月）

第 5回

●

神経系まるごとの観測データに基づく神経系の動作特性の解明

No.132（2016年 5月）

第 6回

●

データ中心科学による地球環境問題解決を目指す国際ネットワーク構築

No.133（2016年 8月）

第 7回

●

公的統計ミクロデータ研究コンソーシアム

No.134（2016年11月）

第 8回

●

物質科学への応用に向けた位相的統計理論の構築

No.135（2017年 2月）

第 9回

●

地震予測可能性を探る国際共同研究

No.136（2017年 5月）

第 10 回●

広域撮像探査観測のビッグデータ分析による統計計算宇宙物理学

No.137（2017年 8月）

第 11 回●

先端医療を進歩させるビッグデータ解析とデータサイエンス

No.138（2017年11月）

第 12 回●IR 機能の強化と異分野融合指標の開発

No.139（2018年 2月）

第 13 回●高度信用リスク統合データベースコンソーシアムと損失モデル

No.140（2018年 5月）

第 14 回●

マルチモーダル生体信号データの時空間解析プロジェクト

No.141 （2018年 8月）

第 15 回●

統計思考院におけるデータサイエンス高度人材育成プログラム

No.142（2018年11月）

第 16 回●

公的調査データの統計開示抑制

No.143（2019年 2月）

第 17 回●

多層整数計画に基づくクリンチ／エリミネーションナンバーの計算

No.144（2019年 5月）

第 18 回●URA による研究力強化

No.145（2019年 8月）

第 19 回●基礎医学と社会医学をつなぐ離散幾何学的モデリングNo.146（2019年11月）

第 20 回●

ものづくりデータ科学研究センターと共同研究部門

No.147（2020年 2月）

本 誌は、 統 計 数 理 研 究 所ニュースに掲 載された「プロジェクト紹 介 」をまとめたものです。
肩 書き、 所 属 、 研 究 成 果などを含む内 容は掲 載当時のものです。
響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

03

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第

1

回

60年間の継続調査で蓄積 した宝■「日本人の国民性調査」の3つの目的
国民性の解明統計数理研究所が手掛ける数々のプロジェクトを取り上げ、研究者たちの取り組
みや、他機関との連携の様子を紹介するシリーズ。第 1 回は、戦後まもない時期
から60 年以上にわたり継続している「日本人の国民性調査」について紹介する。

13 次調査を実施し、2014 年 10月末

数派だった。今は、9 割の男性が相変大きい意見は、社会全体で見ると長期に結果を公表した。

わらず「男に」と答えているのに対し、にわたり変動は少ない。そして世代と女性は「女に」が上回り、7 割を占めるは、異なる世代間の相違のこと。ロー

までになっている。

マ時代の「軍団」を意味する「コウホー調査結果をとおして、日本人のものの見方や考え方とその変化を明らかにしていく。調査を継続することで、多くの興味深い知見を得ることを目指している。

時代・年齢・世代の切り口で変化を探る

調査手法の研究開発
実際の調査を行いながら、回収率の低下やインターネットの登場など調査環境の変化を見据え、今後の社会変化にも対応できる新たな統計調査手法を研究開発していく。

一方、統計解析法の開発は、画期

ト」とも呼ばれる。世代差を生むのは、調査開始から60 年の間には、いろ的な進化を遂げた。それまで誰も突破

若いときに受けた戦争や大災害、大事

いろな出来事があった。日本人の意識

口を見出せなかった難問に、中村の開件の体験などだ。コウホート効果が大きそのものは、大きく変わった面もあれば、発したモデルが風穴を開けたのである。

い意見は、社会の中では世代交代にあまり変わっていない面もある。たとえ人々の考え方を通して社会の動きをば、「たいていの人は、他人の役に立と捉えようとするとき、最も重要なことは、

ところが、現実にはこの 3 要因の影

うとしているか、それとも、自分のことだ

その意見の変化が何に起因しているか

響は混ざり合っていることが多く、分離

けに気をくばっているか」という設問でを見極めることだ。主な要因は、「時代」

することが難しい。たとえば、若い時のは、1978 年には「自分のことだけ」が「年 齢」「世 代」の 3 つ。時 代とは、全意見を世代間で比較するとき、どうして74％で、「他人の役に」は2 割に過ぎ体の意見が同じ方向を向くような「時も時代の違いが持ち込まれる。いわゆ

なかったのが、年を追うごとに少しずつ勢による要因」を指す。時代効果の大る「コウホート分析の識別問題」だ。中れ、機関研究として5 年ごとに継続す後者が増えて前者は減り、2013 年にきい意見は流動的で、ある時点を境に村は「これを識別できれば、過去の社

スタートは終戦から8 年後の 1953

ることになった。調査の主な目的は3つはついに逆転した。

異なる意見に入れ替わる可能性があ

会意識の変化の構造が明らかになり、年。日本全体が敗戦で自信を失い、考ある。1つは、上に掲げたように、日本「生まれかわるとしたら、男と女のどちる。これに対し、年齢とは時代や世代

将来の動向予測にも役立ちます」と話

統計数理研究所のプロジェクトの中

え方や行動の価値基準が揺らいでいる

人の意識動向を示すデータの獲得。2らに生まれてきたいか」では、当初は男に関わりなく、加齢やライフステージにす。その手法が1982年に開発した「ベで、最も古くから続いているのが「日本のではないかとの懸念から、実態を把つ目は、サンプリングや回答法など社会

女共に「男に生まれかわりたい」が多より変化していく考え方。年齢効果がイズ型コウホートモデル」だ。

人の国民性調査」だ。統計科学を駆握するために企画された。この第 1 次

調査の技法を研究開発すること。3つ

使し、現代を生きる日本人の意識や行全国調査の結果、予想したほど自信喪

目が、この調査のデータを素材として実動について客観的なデータを集め、実失してはいないこと、日本人論者が描く

践的な統計解析法を開発することだ。

証的に国民性を明らかにする――。そような「典型的日本人」などごく少数に今日まで半世紀を超えて統数研を含のスタンスこそが統数研ならではのもの

過ぎないことなどが明らかになった。計め、国内外の多くの研究者がこの調査であり、思想家や評論家などによる日量的な調査だからこそ見えてきた「総に携わってきた。現在の担当者は、調本人論との大きな違いだ。基本に忠実体としての日本人」の姿だ。

査科学研究センターのメンバー 5 人。

統計手法の研究開発
より優れた統計的方法を研究していく。シミュレーションな
どの仮想データではなく、現実の調査データを用いることで、実際に役に立つ統計的方法の開発を目指す。
前列左から中村、吉野、後列左から前田、朴計量的調査だからこそ浮き彫りになる実像

04「日本人の国民性調査」

る聴き取りを行う手法」を指す。

な調査の継続により、マスメディアなど

民意を正しく抽出し、政策に反映さデータ科学研究系・データ設計グルーによる世論調査の方法論をリードする

せることは民主主義の基本。そのためプの中村隆教授をリーダーに、吉野諒役割も担ってきた。
「基本に忠実」とは、に欠かせないのが、統計的手法による

三教授、前田忠彦准教授、土屋隆裕「成人全体を母集団とし、無作為抽出

社会調査だ。当初 1 回限りの予定だっ准教授、構造探索グループの朴堯星

により選ばれた対象者に訪問面接によた国民性調査は、その重要性が認識さ助教が携わる。直近では2013 年に第響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

よってゆるやかに変化していく。

▲「他人のため」と「自分のことだけ」が逆転▲「生まれかわっても女」が主流にたいていの人は「他人の役に立とうとしているか」あるいは「自分のことだけに気をくばっているか」を質問（＃2.12）。
「他人の役に」の割合は毎回少しずつ増加し、2013 年には「自分のことだけ」の割合を上回った。

「もういちど生まれかわるとしたら、男と女のどちらに生まれてきたいか」の質問（＃6.2）。男性の答えには変化がなく、女性は以前「男に」が 6 割を超えていたものの、最近では 7 割が「女に」生まれかわりたいと答えている。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介05

響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第実際の調査結果に照らしてみよう。

1

回「日本人の国民性調査」

調査の集計結果をカード 1 枚につき1 項目ずつ印刷したトランプを作成。子どものうちからデータに親しんでもらおうと、学校などに配付している。

たとえば、「一番大切と思うもの」を自かしようと、研究者たちはさまざまなア
プローチで奮闘している。たとえば土由回答で挙げてもらう質問がある。
「家

屋は、集まったデータが「調査に協力族」と答えた人の割合は、1958 年に的な人」に偏る傾向があることから、こは12％だったものの、2013 年 にはれを考慮した「調査不能バイアスの補44％に増え、「愛 情・精 神」「生 命・正法」を研究。また朴と土屋は、郵送

健康・自分」
を抑えて1位となっている。

調査の回収率向上策を探りつつ、郵「分析の結果、『家族が大切』という回

送調査において本人確認する方法を

答には、コウホート効果はそれほど大き試行し、検証を進めている。さらには、

くなく、時代の影響が一番大きいこと

ホームページに特 設サイトを設ける、がわかりました」と中村。1973 年を境

調査結果を1 項目ずつカードに印刷しに、時代要因によって世代や年齢に関わらず、社会全体にこの意識が浸透してきたという。
「そして、その裏にはたトランプを作成して学校などに配付調査の集計結果は第 1 次調査から最新の第 13 次調査まで、すべて特設サイトで公開している。
データだけでなく、調査の目的やポイントの解説など一般向けのわかりやすい記事も加えた。
https://www.ism.ac.jp/kokuminsei/index.html

するといった広報活動にも力を入れている。

結婚や子供の誕生により変化する加始まった。特に近年は、吉野がアジア・の強みとなっているのが、60 年間にわ

「層化多段抽出法」と呼ぶサンプリング

へ行って台帳を書き写したり、全国の国民性調査の意義について、「その齢の様子（年齢効果）が見られるので太平洋諸国との比較を進めている。

たり蓄積されたデータの存在だ。国民方法を用いる。手順は次のとおり。まず大学を回って学生調査員を教育したり、時代の日本人の考えを記録する最も有全体を対象とする社会調査で、半世紀全国の市区町村を人口規模によって6

すべて自前でやっていました」と前田は力な手段」と前田が表現すれば、朴も以上も継続しているものは世界中を探

つの 層 に分け、それぞれから300～

明かす。

「調査の蓄積は宝物。これからますますしても他にないという。これを支えてきた400 程度の町丁字を人口に比例するだが、近年になり、こうした方法の誰もがその重要性に気づくはず」と力をのが、統数研の研究者たちの自負と情確率によって選ぶ。さらにそれぞれに割

前に立ちはだかったのが、プライバシー

込める。連綿と築き上げた“至宝”を熱だ。

り当てた人数を住民基本台帳から等間保護意識の壁だ。年々回収率が低下

守り通し、次世代へ受け継ぐための挑

分析の精度を高めるために、研究者

隔に抜き出す。こうして選んだ人たちのし、2013 年にはついに50％まで落ち戦は続く。

たちはバイアスのかからない“質の高い自宅を調査員が訪ね、面接調査を実込んだ。調査不能の理由のうち6 割をデータ”を入手することに心を砕いてき行する。
「1988 年の調査までは、役所占めるのが「拒否」。この状況を何とす」とも。
日本人をより深く探究するために、
1971 年からはハワイやブラジルなどの日系人、欧米の人々との国際比較もデータの“質”と回収率アッ
プを追究
こうした統計分析をする上で、最大（広報室）た。第 1 次調査から一貫して、調査員が回答者に直接会って聞き取りをする「面接調査」の方式を踏襲しているのもそのためだ。
「たとえば電話調査では『その時間に家にいる人』というふるいがかかるし、FAXやインターネットなら『受信機やパソコンを持っている人』に限定されてしまう。郵送調査にも、本人以外が代筆するリスクがある。正確な▲時代要因が押し上げる「家族が大切」「一番大切と思うもの」を自由回答で答えてもらう質問（#2.7）。回を追うごとに「家族」の割合がふえており、コウホート分析の結果、それが「時代要因」に影響を受けた現象であることがわかった。

06

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

調査を実現するのは難しいのです」と
吉野は指摘する。
面接の対象者を抽出するのには、

1953 年に83％だった調査の回収率は年を追うごとにゆるやかに下がり、2013 年には50％になった。近年は調査への協力を拒否するケースが増えている。

回収率向上に向けて別の調査を対象とした手法の研究も進めている。このグラフは、郵送する調査票の枚数と回収状況を比較したもの。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

07

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第

2

回

「数学協働プログラム」

社会の問題解決に数学の底 力を発揮
ワークショップの公募・審査・実施●重点テーマに基づくワークショップを公募し、運営委員会の審査を経て課題を採択、実施する

スタディグループの公募・審査・実施●諸科学・産業界から重点テーマに基づく具体的な課題の提供を受け、短期間で集中討議を行う

諸科学・産業向けチュートリアルの実施●諸科学・産業界側のニーズを受けて数学・数理科学のテーマを選定し、チュートリ
アルセミナーを開催

作業グループの設置・活動●数学・数理科学と諸科学の研究者からなる作業グループを設置し、勉強会などを通じて数学によって解決が期待できる課題を抽出●諸科学・産業界との協働による成功事例を収集・整理し、ホームページや SNSな
どで共有、ワークショップや研究会などの開催情報なども提供
図 1：数学協働プログラムの 5 つの活動。

数学と諸科学・産業との連携でイノベーションを創出

08だ。これを具現化するために、「ワーク

このセッションを日本にも根づかせようには前述の8 協力機関のほか、日本数

ショップの公募・審査・実施」「スタディと、近年、東京大学などが導入。数学学会、日本応用数理学会、日本統計学グループの公募・審査・実施」「諸科

協働プログラムでは、課題を諸科学分会、産業界からも委員を招聘している。

学・産業向けチュートリアルの実施」

野からも募り、取り上げていく方針だ。

一方、統数研が主導して諸科学・「作業グループの設置・活動」「情報

伊藤は「数学や統計学にとっても、これ産業界へ積極的にアプローチしようとの収集と共有・発信」などを実施してまで気づいていなかった課題が提示さいうのが作業グループだ。伊藤は「テーいる（図 1）。

れることを期待しています」と話す。

マが外から持ち込まれるスタディグルー

同プログラムの代表には統数研の樋これに対し、まだ具体的な課題とは

プやワークショップを“待ち”の姿勢とす

口知之所長、実施責任者には伊藤聡

なっていない萌芽的なテーマを探す役

れば、こちらは数学側からの“攻め”と副所長が就任。外部有識者で構成さ割はワークショップが担う。数学・数理言えます」と力を込める。

れる運営委員会を設置し、関連学会や科学へのニーズの発掘に重点を置き、広く浅く、狭く深く。外を取り込み、内大学、諸科学、産業界の意見を運営

若手研究者向けの奨励枠も設けた。

を拡張する――プログラムの全容は、じに反映する体制を築いた。ネットワーク

スタディグループとワークショップは次

は大学共同利用機関である統数研を情報の収集と共有・発信

統計数理研究所が手掛ける数々のプロジェクトを紹介するシリーズの第 2 回。
統数研が事務局となって、数学と諸科学や産業との連携拠点をネットワーク型で形成する「数学・数理科学と諸科学・産業との協働によるイノベーション創出のための研究促進プログラム（数学協働プログラム）」を取り上げる。

核に、京都大学数理解析研究所、九つに自由で躍動的だ。

の6つの重点テーマについて公募し、▲本プログラムの実施責任者を務める伊藤聡副所長。

採択する。
「ビッグデータ、複雑な現象や

州大学マス・フォア・インダストリ研究

システムなどの構造の解明」「疎構造

一 大 転 回 点となった 報 告 書「忘れられた科学―数学」

所、明治大学先端数理科学インスティ

プ。少人数の研究者が集まり、産業界

データからの大域構造の推論」「過去のテュートを含む全国 8 協力機関からなるから提示された具体的な課題について、経験的事実、人間の行動などの定式

このプログラムをはじめ、数学と諸科

（図 2）
。

数日から1 週間かけて集中的に討議し、化」「計測・予測・可視化の数理」「リ

学・産業との連携を目的とする取り組

行政法人科学技術振興機構（JST）に

伊藤は「これほど多くの大学同士が解決の道筋を探る試みだ。1960 年代

スク管理の数理」「最適化と制御の数みが急速に進んだことには、きっかけがよる戦略的創造研究推進事業「数学と協力して進める事業は、他分野でもなに英国オックスフォード大学で生まれた理」だ。採択の審査をする運営委員会あった。2006 年に文部科学省科学技諸分野の協働によるブレークスルーのかなかありません。数学に関する共同

日本ではこの10 年で、他分野の諸科

探索」領域の設置に遡る。2011 年に利用・共同研究拠点は全国に3 拠点

学・産業界から数学や数学者へ向けらは文部科学省と大学などの共催によるありますが、その京都大、九州大、明れる眼差しが、一気に熱を帯びてきた。

「数学・数理科学と諸科学・産業との治大の附置研究所が集結して協働す

これらの分野でブレークスルーを起こす連携研究ワークショップ」なども始まっ

る意義も大きい。しかも、私立の共同協力機関

れられた存在に陥っているというタイトル

北海道大学電子科学研究所附属社会創造数学研究センター
東北大学大学院理学研究科
東京大学大学院数理科学研究科
明治大学先端数理科学インスティテュート
名古屋大学大学院多元数理科学研究科
京都大学数理解析研究所
広島大学大学院理学研究科
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所に、数学者たちは皆、大きな衝撃を受には、複雑化する対象の中に潜む論理た。こうした協働による研究推進の機運

利用・共同研究拠点を含む大学間協構造を見出すことが必須。その課題解の高まりを受けて、2012 年度から5 年

力による事業はこれが初めて、かつ唯決に欠かせないのが、数学的アプロー

計画でスタートしたのが、文科省の委託一のものです」と胸を張る。

チだからだ。数学研究者との連携のニー事業である数学協働プログラムだ。

ズは、ますます高まっている。一方で数

特徴は、「数学・数理科学によって学自体、諸科学・産業と出会うことで、解決が期待できる課題を発掘し、諸科学問として発展することが期待される。

学・産業と協働して問題解決に当たる」

この潮流の端緒は2007 年度、独立という明確なミッションを掲げている点

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

数学者と諸科学・産業の研究者が協働してテーマを深掘り活動の目玉の一つはスタディグルー

術政策研究所が公表した報告書「忘受託機関
統計数理研究所れられた科学 ― 数学 主要国の数学研究を取り巻く状況及び我が国の科学における数学の必要性」だ。
「数学が忘

図 2：受託機関および協力機関。

けました」と伊藤は振り返る。
同報告書は、日本は数学研究費の規模が主要国に比べて小さすぎること、
数学研究者を継ぐ人材が足りないこと、他分野の研究者が数学の必要性を感じているにもかかわらず協力体制が整っていないことを指摘。数学研究の強力響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介09響き合う人とデータ▲公募の電子申請や情報発信などのシステ
ム管理・運用を担当する丸山直昌准教授。

統数研プロジェクト紹介

2

第

連携先

鉄道総合技術研究所

テーマ「車輪・レール間接触問題の数 「風洞試験模型変形効果データベース
値解析手法について」に基づく非線形モデリング手法の構築」

概要

列車走行時、車輪とレールの接触面にはすべり現象が起きる。これは車輪とレールの損傷の原因となることから、連携先は以前より車輪・レール間の接触解析手法を開発してきた。しかし、接触問題を展開した高次元の連立方程式を直接解法により解くところで、計算時間がかかり過ぎていた。これに対し数理側は、連立方程式に展開する以前の式をそのまま最適化問題としてシンプルにとらえ直し、前処理を施せば、内点法により高速に解ける見通しを示した。

回「数学協働プログラム」

宇宙航空研究開発機構

風洞試験データの模型変形効果を正確に把握・推定するのが目的。連携先は非線形でモデリングすることを考えていた。非線形モデリングは柔軟で魅力的である半面、データ数が少ない場合は推定結果に信用がおけない。行き詰まっていたところ、
統数研の教員との対話によって、非線形モデリングに使えるデータが他にも存在することが判明。連携先の研究員は、そのデータが模型変形効果の推定の助けになるとは考えていなかった。データを様々な視点から上手に使うスキルをもっている統計家ならではの長所が生きる結果となった。

▲スタディグループでは少人数の研究者が膝詰めで議論し、短期間で課題解決の方向性を見出す。

い」と手応えを示す。数理・生命科学

特に若手の研究者を起用したことも特作業グループは材料科学と生命科

作業グループを担当する藤澤洋徳教授

筆すべき点だ。

学の2 分野で設置し、勉強会の開催なは「生命科学の分野では、古くから数学・次世代を担う人材の育成に向けて、た。

図 3：スタディグループの事例。

▲サイエンスアゴラでは、数学を使って動きを制御した生物模倣型ロボットを実演し、子どもたちにアピール。

な振興の必要性を説くとともに、政府

ニットを立ち上げ、従来の枠を超えて数

例えば、スタディグループに関しては、

どを通じて数学を活用できる課題を抽出

数理科学が使われてきた実績がありま

学生をターゲットとしたイベントにも注力

研究資金の拡充や数学と他分野の連学を活用し、新たな価値を創出する取鉄道総合技術研究所や宇宙航空研してきた。数理・材料科学作業グルーす。それを基に、生命科学者の立場からしている。2014 年 11月に東京の日本携拠点の構築、数学研究者と産業界り組みに着手したのである。以後の急究開発機構との取り組みなどで、数学

プのコーディネーターを務める松江要特

数学を使う未解決の課題を挙げてもら

科学未来館で開催したJST 主催のイの共同研究の具体的な検討などの対進展ぶりは、冒頭に記したとおりだ。

者の広く深い知識や、データを多角的

任助教は「数学と材料科学の結びつき

い、将来に向けたオープンプロブレムとベント「サイエンスアゴラ」では、動物の策を提言するものだった。文部科学省報告された状況の背景には、日本独に捉えて活用する統計学者のスキルがはまだ薄いのが実情ですが、企業の人して提言書にまとめました」と話す。長い動きを模したロボットを展示し、子どもたは、これを受けて数学イノベーションユ

特の数学の定義の仕方がある。海外

生きた事例が生まれている（図 3）。まと話すとニーズはすごく感じます。作業

スパンで先を見越した取り組みであるこちの人気を集めた。ロボットの制作からでは純粋数学と応用数学、数理科学

たワークショップは、昨年度は21 件をグループで両者の橋渡しをしていきたとから、作業グループのメンバーには、

現地での説明までを手掛けた風間俊哉

を包括して数学と呼ぶが、日本では数採択し、それぞれ1 年間かけて実施し特任助教は「生きものの動きを数式に学と言えば純粋数学をイメージする人

変換してからロボットを作ったのですが、が多い。丸山直昌准教授は「応用数

子どもにはそこをしっかり説明しました。

学や統計学はとっくに諸科学・産業

数学に興味を持ってもらうきっかけになに活用されていましたが、これらは日本

れば」
と微笑む。

では工学と見なされる。そのせいで、実伊藤はここまでの事業を踏まえて次業の役に立つ数学本来の姿が、世ののように展望を語る。
「協働には多くの中から見えにくくなっていたのでしょう」

数学研究者に携わってもらいたいし、と分析する。

企業側にも数学との連携に興味を持つ人が増えてほしい。そのためにも、こ

将来に向けた課題を担う若手人材の育成にも注力▲ワークショップやシンポジウムの開催は、手作りのチラシなどで積極的に広報している。

10

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

4 年目を迎えた数学協働プログラム
は、すでにさまざまな実績を上げている。

のプログラムの成果を目に見える形で残したいと思っています」。数学によるイ▲数理・生命科学作業グループとスタ
ディグループ担当の藤澤洋徳教授。

▲数理・生命科学作業グループをサポートする事務局専従の風間俊哉特任助教。サイエン
スアゴラでのロボット展示・実演も担当した。

▲事務局専従の松江要特任助教。数理・材料科学作業グループやイベント告知チ
ラシ制作などを担当。

ノベーションの成功は、将来に向けて日本が世界の中で存在感を示す一助とな
るに違いない。

（広報室）

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

11

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第

3

回

「気候変動リスク情報創生プログラム」

気候変動予測に確率のプロとして貢献とする。これは、自然災害への対策や適応大きい事象の確率分布創出手法の開者は、「これまでの観測値の予測能力を策を講じるためのリスク予測や評価を手掛発」の2つ。高頻度事象とは平均気温やもとにモデルを重みづけしてほしい」と統ける領域テーマDの基となる情報だ。

降水量など、一般に大規模シミュレーショ

数研チームに要請。これに対し上野らは、ンでそのまま統計的予測が可能な事柄を重みをつけたうえでさらに複数のモデルのマCのサブ課題「気候変動予測データの意味する。これに対し、低頻度事象とは予測を統合する手法を提案して、先方を統計学的解析手法の開発」
（図 2）
。メン

「台風が日本本土に来襲する」などそれほ驚かせた。22 種のモデルからどれとどれ

バーは上野玄太准教授、中野慎也助教、

ど頻繁には起こらないがリスクの高い事象を採用するかの組み合わせは膨大な数と鈴木香寿恵特任研究員、伊庭幸人教授

を指す。前者は上野が中心となって伊庭なる。その中からベストなものを見つけるの4 人で、いずれもデータ同化研究開発

がサポートし、後者は中野、鈴木、伊庭が

計算時間は途方もないものになると思わセンターに所属している。

担当している。

れたからだ。

統数研が担当しているのは、領域テー▲上野玄太准教授

気象現象の発生確率を予測し災害のリスク評価につなげる
近年、記録的な猛暑や集中豪雨、竜自然災害に対する防災対策には、リスク評価が欠かせない。これに役立
つ情報基盤の確立を目指し、文部科学省は「気候変動リスク情報創生プログラム」を推進している。統数研チームは確率のプロとして参加し、より効率的な「気候変動がもたらす将来予測」に貢献している。

リーダーの上野は「Dのリスク評価に活用するデータセットを作ることがミッションなので、利用者側と連携し、ニーズに沿うよ

統計学的手法を駆使して効率的なシミュレーションを実施▲伊庭幸人教授だが、もちろん上野らには考えがあった。
「まず全体の中から『当てはまりのよいモデル』を見つけ、次にこれらと類似したモ

例えば、ある場所の気温がこれから上がる

デルを除きます。つまり、2 段階で全体を具体的な課題は、「高頻度事象の確率

高頻度事象について手掛けているののか下がるのか、その年間の分布はどうな

よいモデルに集約させ、計算の効率化を分布の創出」と「低頻度であるが影響のは、50 年～100 年後の気候の予測だ。

るのか、いろいろなシナリオの確率を求め図るわけです」。

う心がけています」と話す。

図 3：スパースモデリングで似たモデルを「当てはまりのよいモデル」に集約。重要ではないモデルは自動的に「係数 0」と推定される。結果として、22モデルが 16モデルに集約された。

巻や突風、厳寒や豪雪などの異常気象

たい。素材として、各国で開発された22

最初のステップでは、クロスバリデーが頻発し、社会・経済に打撃を与えてい種の「全球気候モデル（Global Climate

ションと呼ぶ手法を用いてモデルの重み

次のステップでは、スパースモデリングる。こうした被害を未然に防ぐためには、

Model,GCM）」で計算した1901 年からづけをする。データセットから１つのサンプというデータ解析法を用いて、予測に有

地球上のどの場所に、いつ、どのような気2099 年の200 年分のデータが用意されルを取り除いてモデルを構築し、このサン用なモデルを自動的に抽出した（図 3）。

象現象が現れるかを、定量的に把握するた。問題は、いかにこれを重みづけし、統プルに対する予測能力でモデルを評価す「統計科学でいま盛んに使われている解ことが欠かせない。

合するか。そこに、確率のプロとしての統る方法だ。学校の試験にたとえれば、あえ

析法を気象分野に導入してみたのです」て授業では取り上げていない設問を出題と伊庭。スパースは「疎」の意味。多数のして理解度を測る『実力テスト』のようなもモデルから不要なものを間引いて疎にする

自然災害に対し、防災や減災の対策

数研の知見が求められた。

に役立つこうした情報を創出するのが、当初、気象学を専門とする共同研究のだ。

2012 年度から2016 年度の 5 年にわたり文部科学省が主導する「気候変動リ
スク情報創生プログラム」だ。世界最高水準のスーパーコンピュータ「地球シミュ
レータ」を活用し、気象現象の発生確率を予測することで、災害のリスク評価につなげる。
同プログラムは現在、A～Dの領域で進められている（図 1）。このうち、領域テー
マCは、より詳細な予測情報の抽出や、巨大台風の上陸といったごく稀にしか起きない気象現象の想定シナリオ作成を目的

12

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図 1：気候変動リスク情報創生プログラムのスキーム。最終的にはアジア域の温暖化適応策
や IPCC（気候変動に関する政府間パネル）報告書にも貢献する。

図 2：領域テーマC の研究課題。統数研チームは気象分野の研究者たちと並んでサブ課題の 1 つを担当している。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介13響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第

3

回

「気候変動リスク情報創生プログラム」

結果が導き出せる可能性があると考えています」と鈴木。
さらに、ユニークな発想で研究を進めて手法だ。
「先方は初めのうち、『全部計算
したら13 万年かかります』と危惧されてい▲鈴木香寿恵特任研究員

図 4：スパース性を仮定した回帰モデルにクロスバリデーションを施して精度を検証する。このグラフは 20 世紀の 7 月、東京の気温の確率分布を導いた例。

気象研究者との共同研究の計画もあの経路を予測したいのなら、東京から逆にる。鈴木は「例えば私たちが東京を直撃解いていったらどうか、と考えました」。つまする台風の経路を推定できれば、台風のり、ターゲットとなる東京を起点として逆方シミュレーションを手掛ける研究者に、風向のシミュレーションを行う。モデルを単純や強度がどうなるか、実験を提案することに逆にすればすむ話ではないが、重みづができます」と期待する。

ましたが、この方法では4 分で終わりまし

軌道を表せるようになりました」と中野はた」と上野は微笑む。

話す。

今後について、伊庭は「個人的にも率を求める方法を開発した。伊庭はこれを気象に興味が湧いてきましたので、これ中野が作成した確率台風モデルに適用しからも気象の研究者たちとコミュニケーて検証を進めている（図 7）。

ションを取っていきたいと考えています」と確率分布を算出するモデルを構築した。
（図 5）。
「これで、かなり実際に近い台風論の風通しがよりよくなればと思っています」と話す。

いるのが伊庭だ。
「東京を直撃する台風

けなどさまざまな手法を駆使して、正しい確▲中野慎也助教分野の人たちの主張の裏付けができ、議抱負を語る。

統計科学とのコラボレーション
で気象予測の可能性が広がる

ちろん、自治体や産業界の BCP（事業

気象の予測はインフラの防災対策はも継続計画）にも重要な役割を担う。統計

1901 年から1999 年までの東京の月は、サンプル数として少なすぎる。そこで

台風モデル」と呼ばれているが、まだ決

一方、鈴木は台風が周囲の風に流され気候変動リスク情報創生プログラムは、科学や機械学習の手法は、将来的にも平均気温データ1188ヵ月分から、1ヵ月考えた手法が、GCM の結果に簡単なモ定版があるわけではない。そこで、統数ることに着目し、風速場（風向や風速のほとんどが気象の専門家チームで構成さ気象予測に役立つ側面が多くあるだろう。

ずつデータを除いた1187 個のサンプル

デルをあてはめて、そこから疑似データを研チームは2 種類の方法で、まず観測変化）から台風の動きを推定する方法をれており、統計分野からは統数研チーム

このプログラムへの参画は、データ同化で検証した（図 4）。

発生させることでデータを“水増し”する

値に合うモデル作りから始めている。これ検討している（図 6）。
「この手法を確立すが唯一の参加機関だ。上野は「自分たち開発研究センターにとっても貴重な実績を手法だ。乱数を導入することで、簡単なができたら、GCM の結果にそれを適用することで、将来の気候状況をより反映したの知っている方法を提供することで気象刻むものになる。

モデルでも多様な経路を生成することがる計画である。

将来発生しうる台風の推定に
確率的シミュレーションで
アプローチ

できる。
乱数を用いる台風のモデルは「確率（広報室）

中野は過去 60 年ほどの気象庁の実測データから台風の移動速度や強度などの低頻度事象のほうは、台風が日本に到来する頻度を見積もることをこのプロジェク
トでの目標として設定した。
「発生した台風が、例えば東京に影響するかどうかは非常に微妙です」と鈴木は説明する。例を挙げれば、2014 年 10月に関東に上陸した2つの大型台風は、ほぼ同じ軌道をたどりな
がら、先発の台風 18 号は東京 23 区を直撃し、後発の19 号は直前で東京を避けて通過。交通機関などの厳戒態勢は肩すかしを食った。
全球気候モデル（GCM）のシミュレー
ションでも台風に相当するものは発生する。
しかし、その個数は年間に30程度で、100 年間でも3000に過ぎない。これで14

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図5：左は1980年から2009年の8月の実際の台風軌道。右はモデルを使ったシミュレーション。
実際に近い軌道を表せるようになった。

図 6：気象庁発行の客観解析データより台風経路（青）を推定した。ベストトラック（赤、過去の実測デー
タ）と比較しても再現性がよい。

図 7：東京を直撃する台風を東京起点として解いた「時間逆転シミュレーション」。図 5の確率台風モデルに適用した。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

15

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

水産資源の持続性を統計手法で 中立的に評価▲江口真透教授

4回「海洋生態学と機械学習の融合による生態系評価指標の開発」

水産資源の実態は、環境保護と資源維持という対立する立場によって、評価が異なることが多い。そんななかで求められているのが、水産資源が健全な状態
か、枯渇しそうな状態かを中立的に判定する評価手法だ。統数研チームは、漁獲量だけでなく体長や栄養状態などを加味したグローバルな実データを用いて、モデル化に取り組んでいる。

いる。とはいえ、この論文が契機とな

水産総合研究センター中央水産研究かったのです」と江口は打ち明ける。

効なパターン認識が得られることがわり、人間活動が海洋の生物多様性に所の岡村寛グループ長が代表を務めそれが、ラベルごとのサンプルの持つかりました」と江口。適切なモデリング

与える影響に関する研究が各国で盛る研究チームに、統計数理研究所か

不確定性の相違だ。健全な系群の分を行うことによって漁獲量と栄養段階、んになったことは確かだ。

らは統計的機械学習研究センターの布と枯渇しそうな系群の分布とでは、生息地域、最大体長など他の変量を日本でも現在、科学技術振興機構

江口真透教授、数理・推論研究系

前者が圧倒的に多く、後者はごくわず

うまく組み合わせれば、資源の健全さ（JST）の戦略的創造研究推進事業の小森理特任助教（現在、福井大学

かなので、データ数に大きな開きがあを予測できる。これによって、「ここまで「CREST」で「海洋生物多様性およ

特命講師）が参加している。

る。つまり、非対称度が高い。一般になら獲っても影響がない」という量が非対称度が高いほど予測は難しくな算出できるわけだ。

び生態系の保全・再生に資する基盤

水産資源の将来予測については、技術の創出」が進行している。統数

環境保護か資源維持かの立場の違研が参画する「海洋生態学と機械学

いによって、異なる考察が出回ってい習法の融合によるデータ不足下の生る。江口は「データに基づく統計手法

態系評価手法の開発」は、その一つによって中立的に推論する必要がある。
▲小森理 福井大学特命講師

このテーマでまとめた論文は、2015

そこで、江口らが考案したのが、「2年9月にイギリスの生態学会誌「メソッ

値 回 帰 分 析のための非 対 称ロジス

ド・イン・エコロジー・アンド・エボ

ティックモデル」だ。2 値が非対称でリューション」に掲載された。江口はあっても、全世界または地域ごと、魚「予測の精度が上がり、ウォームの論の種類ごとなどで、枯渇の懸念がある

文への反論を統計的な立場で再評価

世界の海で現在のような乱獲や汚「健全」か「枯渇」か。2 値回帰分析に非対称ロジスティック
モデルを考案かないかを明らかにできる。
「検証の結することができました」と、このプロジェ

染が続けば、人間が食べるシーフード

江口らはこのプロジェクトで、漁獲量

果、従来のモデルによる解析よりも有クトにおける成果を説明する。

は、2048 年までに 消 滅 する――。

と栄養段階、生息地域、最大体長な2006 年、カナダの 海 洋 生 物 学 者

どのデータから2 値化したバイオマス

ウォームらの研究グループが、アメリカ

データを予測する統計的モデルを構の科学雑誌「サイエンス」にそんな論築。機械学習の手法を用いて、魚など文を発表した。このニュースは、魚食の系群ごとに生態的に「健全」か「枯文化の根づく日本はもちろん、世界に渇」かを予測する「教師あり学習」を衝撃を与えた。

提案した。

世界の水産資源が枯渇する!?
「2048 年問題」の衝撃として2012年度に採択された研究だ。

る」と話す。

その後、この研究のデータ解析の

ところが、当初からこの手法の確立

仕方には問題があるとして、反論するに成功したわけではなかった。
「最先端

意見や論文が出され、現在ではウォーの機械学習を使えば解決できると思い

ムのシナリオがそのまま現実となる可能性は低いという見方が主流になって

16

第響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図 1：枯渇した系群（赤）と枯渇していない系群（灰色）の数の年推移。

ましたが、あまり良い結果は出ませんでした。もっと根源的な問題があるとわ

図 2：枯渇した系群に対する提案法（赤）と従来法（青）による枯渇確率の比較。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介17響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第

4

回

「海洋生態学と機械学習の融合による生態系評価指標の開発」

ル化するものだ。だが、モデルを考案
してみるものの再現性がなく、難航していた。
そんなとき、このプロジェクトへの参加を打診してきたのが、古くからの研究仲間である岡村教授だった。
「原点に戻ってみようと思い、引き受けました」と江口は明かす。抗がん剤の効く
効かないも、水産資源の枯渇するしな
いも、統計的に見ている「ふるまい」
は同じ。今回の成果を横展開できる手
応えを感じているという。プロジェクトのほうでも、今後は機械学習の方法も援
図 3：提案法（赤）と従来法（青）による世界的な枯渇確率の推移の予測。

図 4：水産資源評価の国際シンポジウムのポス
ター。

用してFAOデータの予測問題を進める予定だ。
大学院生の時代から江口に指導を受け、共に研究を続けている小森はメイヤー博士の遺産として開示された生態系データ

18

理がある。なぜなら、漁獲量は市場の限定のクローズドなものだった。各国「このモデルは実際のデータを見て、需要に大きく影響され、サンプルに偏の経済戦略や外交に絡む重要機密と理論を考えるという繰り返しで到達した水産資源の将来予測が研究者にりが生じるからだ。予測精度を高める

して扱われていたからだ。それがここ考え方。不確実性の多い生物の世界

よって大きく異なる理 由の 一つは、

ためには、漁獲量以外のバイオマス

10 年ほどのトレンドでは開示されつつに対応したものなので、金融や機械故

データの少なさに起因する。陸上とはデータが必要だった。

あるという。
「今 回のモデル化も、グ障など応用できる範囲は広いでしょう。

ローバルデータを入手できたからこそ実

この先も、実社会に役立つ手法を考現できたのです」と江口は言う。

えたい」と展望を語る。

違い、海の中で生物を観測するのはそこで、江 口らが 着 目したのが、容易ではない。このため、入手できる「RAM 記念資源データベース」だ。精

データには限りがある。
「水産資源は力的な研究の半ばで急逝した海洋生ミッシングデータのかたまりと言ってい態学者ランソン・A・メイヤー博士のいでしょう。観測できるのは、全体の功 績を記 念し、学 術 研 究 のために

何 100 万分の 1 程度なのですから」と江口は話す。

ブームとも言えるビッグデータの波

実データがあればこそ困難な推論を乗り越えられるは、今回のプロジェクトがテーマとする

Web 上で公開されているものだ。ここ「アイデアは理論だけ考えても出てる。それにより、調査時の気象や海域には、世界的な範囲で 200 を超えるきません。現実の課題を解いていくなの塩分濃度、深度などのデータがリン

最も大規模かつ広域をカバーしてい系群のバイオマスを含む年次データがかから、理論的なヒントを得ることが重ケージされるようになった。生物にセンるのは、国連食糧農業機関（FAO）ある。
「2 値回帰分析のための非対称要。その意味で、今回はいい経験でし

サを取り付けてデータを取得するバイの保有する漁獲量データだ。
「2048

ロジスティックモデル」には、このデーた」と江口は振り返る。

オロギングなど、新しい調査方式も開年 に 水 産 資 源が 枯 渇 する」とした

タを使用した。モデル化の過程では、メこのプロジェクトが始動する前、統発されつつある。江口は「生態学のな

ウォームの予測も、FAOが 1950 年か

イヤー博士と同じく海洋生態学者であ数研チームは医療分野で抗がん剤のかでも統計学の役割はますます重要にら2003 年までに集めたデータに基づるヒルボーン博士が来日した際に、直効果に関する評価を手掛けていた。

なるでしょう。やるべきことは、まだたくく予測だった。だが、漁獲量だけで生接会ってディスカッションをしたという。

遺伝子発現パターンから、患者の特さんあります」と先を見つめている。

態系の状態を把握しようとするのは無水産資源のデータは、長いこと地域

性ごとに有効な投与量や頻度をモデ

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図 5：今後の問題としてFAOとRAM のデータの食い違いを注目して選択バイアスの補正にチャレンジしている。

海洋生態学の分野にも押し寄せてい（広報室）▲プロジェクトチームのメンバー。後列右から東京理科大学大学院博士課程 2 年の三枝祐輔
さん、同修士 1 年の丸山智久さん、同修士 1 年の岡田昌之さん。
「研究室では理論が中心なので、実データの解析は新鮮な体験」（三枝）、「実データを扱うのは初めてで、勉強になる」（丸山）、「研究室の研究よりも難しい」（岡田）と話す。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

19

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第

5

回

「神経系まるごとの観測データに基づく神経系の動作特性の解明」

線虫の神経活動をまるごと観測し、神経回路の原理を解明

単純な神経回路を持つ線虫 C. エレガンスを使い、入力刺激に対する応答を観察することで、神経回路の動作原理を解き明かそうとするプロジェクト。データ駆動型科学へと急速に変貌を遂げる昨今の生物学とデータ科学の連携は、世界的にも大きな課題となっている。そんな中、両者の融合によって金字塔を打ち立てることを目指し、研究者たちの熱い取り組みが進む。

このように、動物は「生存に適した術振興機構（JST）の戦略的創造

環境を求めて移動する能力」を持っ研究推進事業「CREST」の研究領

線虫を使った研究ではこれまで、低ている。無数の神経が網目状に結び域「生命動態の理解と制御のための線虫の神経活動を定量化し神経系の情報処理プロセスを可視化

濃度の塩は誘引性の刺激と考えられついた神経回路が演算を行い、「過

基 盤 技 術の創出」に採 択されたもこの研究に使われるのが、体長約に設置されたチューブに流し込む。使てきた。ところが最近になって、この去の経験を記憶する」「現在の状況

の。統計数理研究所からは、モデリ

1mm の透明な身体を持つ線虫「C.

用するC.エレガンスは神経活動の状

化学走性は過去の記憶によって異なをそれと照合する」「より好ましい環境

ング研究系の吉田亮准教授が参画

エレガンス（Caenorhabditis elegans）」

態変化に応じてニューロンが蛍光をる結果を示すことがわかってきた。実になるように行動する」という情報処している。

だ。ノーベル賞を受賞した分子生物

発するように操作されている。次に、験において、低塩濃度の環境で餌を理が行われているのだ。

統計科学者としての吉田の専門は学者シドニー・ブレナーが、1960 年

チューブの先端から刺激物を注入。

路で処理することで引き起こされる行
動だ。

れている。
実 験は、次の手 順で行う。まず、生きたC.エレガンスを共焦点顕微鏡与えられた線虫は低塩濃度の場所へ

現在、そうした一連の情報処理のライフサイエンス。
「この分野にはま

代に線虫を使ったゲノムプロジェクト

すると、刺激に反応して細胞中のカ移動する一方、低塩濃度で餌を与えしくみを明らかにしようという研究が進だ、データ科学の専門家が少ない。

を立ち上げたことがきっかけとなり研ルシウムイオン濃度が変化し、その様られずに空腹を経験した個体は低塩んでいる。東京大学大学院理学系

ベイジアンモデリングや機械学習の究が進んだ。80 年代には受精から子が光の明るさに表れる（図 1）。こ濃度を避けて高塩濃度の場所へ移研究科の飯野雄一教授が代表を務ユニークな発想に基づき、革新的な成虫に至るすべての細胞分裂のプロの画像の緑色の球状物体が神経細動するという。つまり、塩自体に引きめる「神経系まるごとの観測データに取り組みをしたいと思っています」とセスと、302 個の神経細胞のつなが胞を示している。このように、明るさの寄せられていたわけではなく、過去に基づく神経系の動作特性の解明」と意欲的だ。

り方が明らかになった。現在では全ゲ

変化を時間経過とともに立体動画で「柳の下の泥鰌」ということわざが餌にありついた環境と近い環境へ誘いうプロジェクトだ。

研究チームは実験班と数理班か

ノム配列も解明されており、さまざまな追跡する（図 2）。

ある。ヤナギの木の下でドジョウを引されていたのだ。

ら構成されている。実験班には飯野研究分野でモデル生物として重用さ▲吉田亮准教授

生物学と数理科学の融合で創発を目指すど じょう

この研究は2012 年度に、科学技獲ったことがあるからといって、毎回

教 授と九州 大 学 大 学 院 理 学 研 究

そこにドジョウがいるとは限らない。だ院の石原健教授、数理班には吉田が、期待して再び行ってしまうのが人と茨 城 大 学 工 学 部の岩 崎 唯 史 講

さがの性だ。ヒトだけではない。驚くこと師が名を連ねる。吉田は、データ解に、目も耳もないわずか1mmほどの

析班のグループリーダーを務め、機線虫でも、以前に経験した「いい思械学習や画像解析の先進技術を駆い」を求めて同じ条件の元へ移動す

使して、バイオイメージデータに基づるという。匂いや味などの化学物質

く神経活動の定量分析技術を開発に対して誘引されたり、逆にこれを忌している。

吉田の役割は、画像データから神避したりする行動を「化学走性」と呼ぶ。感覚器で感知した情報を神経回

20

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図 1：神経細胞のトラッキング

図 2：4Dイメージングシステム（九州大学石原研究室）

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介21

響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

図 3：定量化された神経活動の時間変化。横軸は時間、縦軸は細胞を表す。神経細胞が活性化している状態は緑色、沈静化している状態は青で表示される。

第

5

回

「神経系まるごとの観測データに基づく神経系の動作特性の解明」

たとえば、C.エレガンスは全般にア

また、生物学の側にも仮説の精度を大学のスーパーコンピューター。画像

気に縮めた。ゲノム解析で得られたルコールを好み、近くに置くとそこへ

より高めていくことが求められる。
「こ

処理の要素技術を直列に連結して膨大なデータから生物学的な意味を向かって移動する。冒頭で挙げた「好のプロジェクトは、いわば4 人の研究

流れ作業で並行処理させる「パイプ見出すには、バイオインフォマティク

ましい環境を求めて移動する能力」、

者の“運命共同体”です。どのピーライン」を構築し、データ処理をハイス（生命情報学）の手法を活用する

化学走性だ。一方で、C.エレガンス

スが欠けても研究は成り立ちません」

スループットに行う仕組みを構築して以外にないからだ。それ以来、データ

は銅イオンを嫌う傾向があり、化学走と吉田。まさに今、実験と数理が車いる（図 4）。

科学と生物学の連携の重要性はま性によってこれを避ける。ところが、実の両輪となって、ダイナミックに前進験でアルコールの手前に銅イオンをしつつある。

チームの研究者たちの所在は、飯すます高まってきている。先行事例で野教授と吉田が東京、岩崎講師があるこのプロジェクトも、CRESTの中置くと、それを乗り越えて進む個体と、吉田にとって、線虫の研究者との茨城、石原教授が福岡と物理的距で大きな期待を寄せられている。
「成

諦めてしまう個体があるという。その違共同研究は初めての経験だ。連携

離は遠いが、オンラインでのやりとり

功すれば金字塔を打ち立てることにいは恐らく、神経活動の回路に基づの実感を「生物学の基礎研究ならで以外にも頻繁に顔を合わせて議論しなり、連携が勢いづくことは間違いあいていると見られるものの、詳しいメカ

はの伝統的なサイエンスのカルチャーているという。

りません。ぜひともモデルケースを作

ニズムは明らかになっていない。

があり、それが心地よい」と表現する。

2003 年に完了したヒトゲノム計画

チームのデバイスの拠点は、九州

は、生物学とデータ科学の距離を一

さらに、外部から刺激が与えられてりたい」。そう話す吉田の口ぶりに熱がこもった。

（広報室）

いないときでも、活動レベルが上がっ
たり下がったりしている神経細胞が少経細胞の活動状態を推定（定量化）

前述のように、C.エレガンスの神

なからずあることも、このプロジェクト

し、システム全体の動的プロセスを可

経細胞はすべて分かっていて、それを通じてわかってきた。
「自らの活動を視化することだ。神経細胞の状態をぞれAFDニューロン、AWAニューロ

自発的に調整している神経細胞があ

定 量 化するには、物 体 検出やオブンというようにアルファベット3 文字のるらしい」という事実は、当初は予想

ジェクト・トラッキングの高度な解析

名前がついている。しかし、顕微鏡でされていなかった。その生物学的な意技術が必要となる。プロジェクト開始

観察している細胞が、そのうちのどれ味の解明はこれからだ。

から約 3 年で画像取得から定量化まに対応しているかについては手がかり

現 在、こうした研 究を進めているでのプロセスを全自動化することに成がない。そこで、機械学習で名前をチームは世界中にいくつかあり、しの功した（図 3）。

特定する。これによって初めて、情報ぎを削っている。
「このプロジェクトが「今、取り組んでいるのはその次の処理における神経回路の役割が見成功すれば、世界最先端の研究成段階。ポイントは、定量化された神経

えてくるわけだ。

果を世に問うものになります。他の活動の状態をいかに神経回路にマッ
ピング（紐付け）するかです」と吉田は説明する。どの神経細胞が刺激に対しどう反応したか、それによって他

22

チームに先を越されずに完遂したい」

障壁を乗り越えるか、諦めるか。
神経回路が行動を決めると吉田は力を込める。

の神経細胞にどのように影響を与え

神経システムの動作原理についてたか。そのパターンを読み解くには、は、線虫のように脳とは呼べない単連携を加速させる金字塔へ。
プロジェクトにかかる
大きな期待

活動状態を神経回路に対応付けた

純な神経回路を持つ動物でさえ、まこうした目標を達成するには、デー上で観察する必要がある。

だわかっていないことばかりだ。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

タ科学のすぐれたアイデアが必要だ。

図 4：画像処理パイプライン。画像データを入力すれば、細胞検出、計数、トラッキング、神経活動の定量化のプロセスが自動実行される。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

23

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第

6

回

データサイエンスを共通言語として国際的な人材交流をリード

地球環境変動によるリスクを解決に導く国際ネットワーク

地球環境の変動に起因するさまざまなリスクを低減するために、データ中心科学に期待される役割は大きい。現在、統計数理研究所では、2 つの国際ネット
ワーク形成に向けた取り組みを進めている。アジア環境研究実践ネットワーク形
成のための共同研究指針策定の準備と、欧州やシンガポールの研究機関との国際 NOE 形成戦略策定の準備だ。両者の概略的な内容を紹介する。

国で継続的に開催している。2010

ワークショップを始めたのは、吉本は、途上国内に統計解析のできる人

日、自発的にレビューを行う参加者たるプロジェクトだ。吉本敦教授、金藤

年のカンボジアを皮切りに回を重ね、がカンボジアの森林研究所に所属し材を増やすことが重要だと考えまし

ちの熱意に、吉本は目を細めている。

浩司教授、清水邦夫特命教授、松

これまでに実施したワークショップは6ている教え子から、実情を聞いたのがた」と吉本は振り返る。

井知子教授が主導している。

年間で５カ国（カンボジア、ネパール、きっかけだった。現地の研究者は、国統 計 手 法を使えば、相 反する資

く農業や漁業といった他の第一次産

ベトナム、フィリピン、ラオス）、延べ連機関などが同国で実施する森林調源の利用と保全をうまく両立させるこ業にも展開できることから、途上国の13 回に上る。1 回の参加者は30 人

査でデータを採取することはあっても、とが可能になる。例えば、整数計画

食糧問題を根幹でサポートすることにから50 人 程 度で、合 計およそ500

それを解析して目的に応じた森林管法を用いて、「隣接し合う土地の利もつながる。将来的には各国のデー

吉本が手がけているのは、カンボジ

人以上が受講した計算だ。統数研は理に役立てるには至っていないとい用を同時期に行うことができない」とタをデータベース化し、統数研とクラア、ベトナム、ネパールといった発展

2015 年 3月にカンボジア森林局森う。
「ローカルニーズに応じて森林資いう条件を加えれば、大規模な資源

ウドで結ぶことも考えられる。

途上国で森林資源管理の実施に関林研究所、ネパールのポカラトリブ

源を適切に利用しながら管理するに開発を回避することができる。また、プロジェクトの意義について、吉本

わる人材を育成する取り組みだ。フ

ヴァン大学森林研究所と、また同年

火 災や病 害虫の被 害が拡は次のように語る。
「統数研が取りま

リーソフト「R」を用いて統計解析のノ

6月にはベトナムの森林開発企画研

散するパターンを考慮して植とめをすることで、各国のデータを通ウハウを身につけるワークショップを各究所とMOU（覚書）を締結した。

生状態の空間配置を制御すした広域のモニタリングができる。一れば、被害規模の軽減に役方で、途上国側はそのデータベース

立つ。

を使って自国の資源を有効に利用で統計的な管理手法は林業だけでな

人間活動が環境へ与える影響に、だが、高額な市販ソフトを国境はない。一部の国が個別に環使用したのでは、途上国での境保護対策を進めても、他国で環境普及は難しい。そこで、吉本

各国のデータを共有するには、信破壊行為が続けば、広域に悪影響が目を付けたのが、無料でイ

頼関係の構築が何よりも重要。地道を及ぼす懸念は避けられないからだ。

ンストールできるオープンソー

なワークショップの開催を通じて自然

この意味で、地球環境問題の解決

スの統計解析ソフト「R」だっに良好な関係ができつつあるという。

には、国際的な枠組みによる全地球た。まずはカンボジアで、Rを包括的な取り組みが必須となる。

用いて統計学の基礎を習得

きる。日本と途上国の双方にメリットがあるはずです」

旧知の教授との縁が取り持つ
マレーシアとの研究者間交流

統計数理研究所の「データ中心するワークショップを開催する

科学による地球環境問題解決を目ことにした。最近では、Rを使一方、20 年近くにわたりマレーシ

指す国際ネットワーク構築」は、地球

いこなす人 材が増え、初 期

アのマラヤ大学と研究者間交流をの参加者が他の研究員に使続けているのが清水だ。同大学はマい方を教えるなどの広がりもレーシアのトップ校で、世界でも上位出てきた。ワークショップ前に位置づけられる国立の総合大学。

の環境変動に起因する諸リスクを低減させるために、データ中心科学の方法論を開発するとともに、それを実

24

解決を目指す国際ネットワーク構築」

践する国際研究ネットワークを構築す

途上国自らによる森林資源管理を目指すワークショップ▲吉本敦教授「データ中心科学による地球環境問題

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

写真 1：2011 年にカンボジアでワークショップを開催したときには、現地の森林を視察した。
写真中央が吉本。

写真 2：写真の右側は、日本に留学していたときの吉本の教え子、カンボジア森林局森林研究所所長の Sokh
Heng 氏。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介25

響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

清水は1997 年にインドで開催され回「データ中心科学による地球環境問題解決を目指す国際ネットワーク構築」

種類のデータの関係を細かく決めら市レジリエンスの向上だ。

2014 年に統数研統計思考院のれる「コピュラモデル」を用いて、気「東日本大震災をきっかけに、防災特命教授となった清水は、統数研と松井は、ビッグデータのための理論

温補間にヒートツイートが有用できるを含めて社会的に重要な課題に対マレーシアの大学、研究所との交流と方法について国際連携を進めていことを確認。熱波で問題となるupper

し、自分のできることをしたいと考えるの橋渡し役を担うことになる。同年

る。連 携 先は、統 数 研が MOUを締tail（気温は高い／気温変化は大きようになりました。STMワークショップ

11月にクアラルンプールで開催され結しているシンガポールのインフォコム

い／ヒートツイートは多い時に相当）

を通し国籍を問わず気心の知れた研

た統 計 学の国 際 会 議 ICMSFM の研究所、スイスの ETH Zurichリスク

では特に、気温変化がヒートツイート

究仲間ができたので、彼らとともに研準備にも協力し、統数研の樋口知研究所、フランスの IRCICA、イギリに関係していることなどを発見した。

究を進め、統計数理が有効に使える之所長がキーノートスピーカーとしてスのロンドン大学など先進 5カ国の8

また、S-BLUE 法の枠組みを用いて、ことを社会に示していきたい」。松井

招待されることになった。会議の翌大学・研究所。これらの連携の母体

気温データとヒートツイートを組み合わはそう話し、意欲をのぞかせた。

日は、統数研からの参加者とともにとなったのは、松井とロンドン大学のマラヤ大学を訪れ、研究交流の輪をピーター・ギャレス博士が中心となり、広げた。

3 年 に わ たり 開 催し てきたSTM▲松井知子教授した都市気温の解析」だ。

せたモデルによって、東京の中心部

国境に関わりなく発現する地球環のヒートアイランド現象を捉えることに境問題や異常気象。これに立ち向か成功した。

う統計数理学者たちもまた、国境をた国際集会で、同大学数理科学研

現 在、清 水は金 藤らとともに、マ（Spatial-Temporal Modeling; 時

各地の気温の推移は気象庁など

地球規模の異常気象などのメカニ

究 所 の Ong Seng Huat 教 授と出レーシアにおける地すべりリスク評価

空間モデリング）のワークショップだ。

でも観測しているが、拠点数も時間ズムの解明は、各地の防災にも直結会った。

手法開発のプロジェクトを進めてい2015 年 2月に東 京・立 川 の 統

間隔もスパース（疎）だ。そこで、こする。今年4月、松井は同ワークショッ

Ong 教授の手がける離散分布論

る。このプロジェクトでは、部分的に数研で開催したワークショップには、の研究では、都市の各所でツイッター

プのメンバーに声を掛け、「都市インの研究分野が、清水の研究対象とマレーシア科学大学のグループと協日英のみならず世界中の同分野の上に絶え間なく投稿される「暑い」「だ

テリジェンス研究プロジェクト」を立ち近かったことから、二人は意気投合。

働している。清水は「日本が ASEAN

研究者およそ50 人が参加。5日間るい」といった“つぶやき”（ヒートツ

上げた。環境・エネルギーや農業の以来、清水は毎年のようにマラヤ大諸国との良好な関係を築くには、支の会期で熱い議論を交わした。松井イート）を利用し、既存の観測法によ状況解析からリスク管理、セキュリ

学を訪れるとともに、当時所属してい援だけではなく、一緒に研究を進めるがギャレス博士とともに、このワーク

る気象データを空間的、時間的に補ティ統合、都市レジリエンスボンド設た慶應義塾大学にOng 教授を招き、スタンスが望ましいと思っています」とショップに参加した国立環境研究所

間する統計・機械学習の方法を検計までを俯瞰的に行うための統計数

離散分布論に関して共同研究をして話し、このプロジェクトに期待していの山形与志樹博士、村上大輔博士

討した。

理や機械学習に基づく技術とその理きた。同教授を通じてマラヤ大学のる。

と行った共同研究が「ツイートを利用

写真 3：マラヤ大学にて、同大学数理科学研究所の若手教員と清水。
向かって左から、Ng Choung Min、清水、井本智明（現・静岡県立大学；当時 統計数理研究所）、Sim Shin Zhuの各氏。

26

6「つぶやき」の分析で都市インテリジェンスを向上

教員や学生との交流も広がった。

▲清水邦夫特命教授

第響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

写真 4：清水が統数研の樋口所長らとマラヤ大学を訪れたときのセミナー風景。

松井らは、単純な相関ではない2

越えてデータサイエンスの言葉で語り合い、ネットワークを広げている。
（広報室）

論を研究開発するもの。目標は、都

写真5：2015年7月13日から17日に開催されたビッグデータワークショッ
プ「STM 2015 & CSM 2015」の様子。奥側左が松井。

写真 6：英国、日本、フランス、中国など10カ国以上から延べ 55 人の研究者や技術者が一堂に会した。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

27

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介第7

公的統計のミクロデータ活 用を促す基盤整備が始動

回「公的統計ミクロデータ研究コンソーシアム」
各界の学術研究において、「ミクロデータ（集計していない調査個票情報）」を用いた実証分析は、世界の主流になりつつある。日本でも統計法の改正によって、公的機関の保有するミクロデータの二次利用が可能になった。現行の利用手続きを見直し、セキュリティーや秘匿性の課題を解決しつつ、活用を促進することを目指し、統計数理研究所を中心とする官学のコンソーシアムが発足した。

る統計を指す。
「ミクロデータ」は、そべき情報基盤」と位置づけら研究者が調査票情報の提供を受の基になる個々の調査票データだ。これてからのことだ。09 年に改けるためには、データを操作する部屋のコンソーシアムは、公的統計ミクロ

正法が施行されて以降、学術の入退管理や保管するキャビネットの2016 年 3月、一橋大学の一橋講

データを学術研究に利用する関係機研究など公益目的の利用であ施錠、外部ネットワークからのシャット

堂（千 代 田 区）は、およそ200 人 の関が共同で、データの提供側である

れば、調査票情報の二次的なアウトなど、一定の要件を満たさなけ

研究者らの熱気に包まれた（写真 1、

政府と連携し、オンサイト施設を全国利用が認められている。

ればならない。このため、共同研究室2、3）。開催されていたのは、「公的統に開設するための課題を検討すること

計ミクロデータ研究コンソーシアム」のを目的としている。

利用者ニーズを吸い上げる
コンソーシアムを立ち上げを割り当てられている若手研究者やされたデータではなく、大規模施設の都合でセキュリティー強化が設立記念シンポジウム。全国の大学やコンソーシアムを構成するのは、任ミクロデータに基づく研究を推難しい組織に属する研究者などは、研究機関のほか、データベンダーや統意の国公私立大学や研究機関。情進する機 運が高まってきまし

データ利用の申請ができなかったの

計ソフトウェア開発企業など民間企業

報・システム研究機構データサイエンた」と話す。例えば、5 年前にである。

からも参加者が集まった。希望者が殺ス共同利用基盤施設社会データ構は厚生労働省の「ナショナル「人文社会科学分野の国際的な到し、当初予定していた会場を、より造化センターが事務局となり、総務省

タの構造化と研究利用プラットフォー

データベース（NDB）」の研究

ジャーナルでは、すでにミクロデータを

大人数を収容できる同講堂へ変更した

政策統括官、統計局、統計センター

ムの形成」に取り組んでいる。目指し

利用が開始されて話題を呼ん用いた実証分析が主流で、それなし

ことからも、このテーマへの関心の高さの協力を得て運営している。

ているのは、公的統計ミクロデータのこと。コンソーシアムの設立もその一だ。100 億件を超す診療報酬明細書に論文が掲載されることはほぼ不可能

統計数理研究所では、椿広計名

利用効率と提供作業効率を向上さ環である。

（レセプト）や、およそ1 億 7000 万件になっている。日本は一刻も早く利用「公的統計」とは、国の行政機関

誉教授を代表者とする官学融合の科

せ、二次利用制度のプラットフォーム

統数研からは、プラットフォーム設に上る特定健診などの医療ビッグデー

環境を整える必要があります」と岡本や地方自治体など公的機関が作成す

研費研究として「公的統計ミクロデーを研究し、政府による実装を支援する

計・研究ユニットのリーダーとして岡タは、生活習慣病の改善や予防医学は指摘する。

本基リサーチ・アドミニストレーターが、など、さまざまな医療

またデータ構造化・標準化ユニットの研究に役立つと期待リーダーとして山下智志教授が、それされている。

が伺える。

▲山下智志教授

写真 3：情報・システム研究機構の北川源四郎機構長は「データ共有化と公的統計ミクロデータ」のテーマで講演を行った。

ぞれこの研究プロジェクトに参画している（図１）。

二次利用の促進に不可欠なセキュリティー環境の整備

写真1：2016年3月29日に開催したシンポジウムでのパネルディスカッションの様子。左が司会の椿広計統計センター理事長、パネリストは左から一橋大学経済研究所の北村行伸所長、神戸大学大学院経済学研究科の地主敏樹研究科長、総務省統計局統計調査部の千野雅人部長、SAS
Institute Japan の堀田徹哉社長。

28

岡本は「特に最近は、集計

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

写真 2：会場には約 200 人の研究者などが集まった。

しかし、統 計 法 改
正から10 年近くたったいまも、公的統計
ミクロデータの二 次
利用は思うように進公的統計ミクロデータの研究利用んでいないのが実情が推進されるようになったのは、2007だ。その理由の一つ

年に統計法が改正され、公的統計がに、セキュリティーの「行政のみならず社会全体で利用す問題がある。

図 1：研究の推進体制。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介29響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

回「公的統計ミクロデータ研究コンソーシアム」

実績がある。ミクロデータを集計して分前にその調整も手がけた。まただ、オンサイト解析室はこれまで、を結んでリモートアクセスによるネット

析するのではなく、ミクロデータを直接た、前 述 の NDB の 構 築にも

全国で統数研と一橋大学の2ヵ所にしワークの試行運用を開始する予定だ。

に統計モデルのパラメータ推計に用い

関 与し、統 数 研の医 療 統 計

る「非集計分析」と呼ばれる手法だ。

チームと連携して欠損値補完

か設置されていなかった。また、ミクロ
データを研究者に直接提供する現行の方法はリスクが高く、改善が急がれる。

欠損データの補完や構造化に
統数研の知見を生かす

例えば、九州新幹線の計画時に、の新たな手法を作り出した経国土交通省の所管する「全国幹線験がある。

そこで、今回の研究で目指している

一方、これまでミクロデータの二次旅客純流動調査」のミクロデータを分「一口に公的統計と言ってのが、リモートアクセス型のオンサイト

利用が進まなかったもう一つの理由と析して、需要予測が可能となった。こも、所管する行政機関によっ拠点を全国に展開するとともに、セ

して、データの質の問題が挙げられる。

の調査は、鉄道や航空機、自動車とて精度にバラツキがあり、またキュリティーをホスト側で一元管理する集計をしていない生のミクロデータにいった交通機関別の流動調査ではな

従来のデータ構造化の手法もネットワークの整備だ（図 3）。

は欠損値や異常値が混在し、そのま

く、個人に着目し、旅行の出発地から分野によって異なるケースがあ現行のオンサイト解析室の設計からまでは分析に使えない。欠損値を補どのような交通機関を乗り継いで、どります。欠損を整えたり、手法

こへ到着したかを調べたものだ。

を合併したりするのも統数研のリモートアクセス型拠点を増やし
セキュリティーと利便性を両立

運営管理までを手がけてきた岡本は完し、異常値は補正し、データベース「こうしたネットワークを構築すれば、セ間の連環をさせるなど、利用可能な

このミクロデータをもとに、ランダム役割です」と山下は話す。山キュリティーを強化しつつ、研究者に

データに落とし込む必要がある。この効用理論を用いたロジットモデルをつ下のユニットでは、今後、構造利用促進とセキュリティー確保の両とってデータを活用しやすい環境をつくため、収集したミクロデータをそのままくり、人が行動を決める要因である「確化に対する利用者のニーズ把立は、ミクロデータを活用するうえで避ることができます」と説明する。この 6提供したのでは、利用する研究者は、

定効用項」を求める。すなわち、目的握に努めるとともに、高速アル

けて通れない問題だ。その解決に向年間のオンサイト解析室の運営実績分析を開始する前に前処理に多大な地に至るまでの経路と手段が、何をゴリズムの開発にも力を入れてけた第一歩として、2010 年には機構から見えてきた課題を、新たなネット

時間を費やさなければならない。この重視して選択されたかを推計する。そいくという。

とデータの提供元である統計センター

ワークのルールづくりに反映させるつ点を解消しようというのが、山下の率

こから、九州新幹線ができて所要時が連携協定を結び、セキュアな環境をもりだという。

いるデータ構造化・標準化ユニットの間や費用が変化した場合に、どのくら取り組みだ。

いの人数が利用するかを導き出したの整えた「オンサイト解析室」が開設さ総務省は当面、マスタープランに賛れた（写 真 4、図 2）。研 究 者は、所同するコンソーシアムメンバーの大学や山下自身、これまでに政府からの委定の手続きを経てこの場所へ赴けば、研究機関を対象として、10カ所程度の託を受け、公的統計ミクロデータを活匿名化したミクロデータの提供を受けオンサイト拠点を設置することを目指す。

用して、さまざまな分析を手がけてきた

写真 4：統数研内に設置されたオンサイト解析室。高いセキュリティー
環境を実現している。

30

7

手始めとして、2016 年度中に4 拠点ることができる。

▲岡本基リサーチ・アドミニストレーター

第響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図 2：現在のオンサイト利用施設のイメージ。

図 4：山下が過去に手がけたミクロデータ活用の事
例。国土交通省の所管する「全国幹線旅客純流動調査」のミクロデータから、九州内の周遊状況を分析した。

サイト拠点ネットワークに、秘匿性を過日本の産業をパワーアップ
政策へのフィードバックも度に保護するルールを設定したのでは、利用者にとって使いづらいシステ
ムになってしまう懸念がある。その半データの構造化に関しては、「名寄

面、利用者側にも、取得したミクロデー

公的統計によってはデータの欠損

せ（リレーション）」も大きな課題だ。

タを集計する際に、秘匿性を確保するが多く見られるものがあり、山下は事一人の個人や一つの法人のデータがスキルが求められる。岡本は「今回の複 数 の データ

コンソーシアムは、利用者の立場であベースに収載さる大学にも参画してもらっていることがれている場 合、ポイントです。利用者の意見を吸い上

名寄せができれげて、落とし所を考え、合意を形成してばデータ活用のいきたい」と抱負を述べる。

である（図 4）。

図 3：全国ネットワーク整備のイメージ。

幅は飛 躍 的に山下は「ミクロデータに基づくエビ

広 が る。だが、デンスがあれば、民間プロジェクトがここには「秘匿進めやすくなるなど、日本の産 業パ性」というデリ

ワーにも貢献するでしょう。また、政策

ケートな問題がへのフィードバックも期待できる。社会横たわる。

との二人三脚で、複雑なステークホル

これから展開ダーの思惑を整理するのがわれわれするリモートアクの使命だと思っています」と力強く語っセスによるオン

た。

（広報室）

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

31

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介第8

トポロジーを応用した統計理 論でソフトマターの構造解明を目指す

記述困難だった非晶質の構造を位相的に捉える新たな方法論

その物質を構成する単位がいずれも複雑な幾何構造を形成している。新材料の開発や難病の治療法確立には、関連するソフトマターの構造解明が不可欠だ。トポロジー（位相幾何）を応用した位相的データ解析という新たな数学的手法によって、この構造を明らかにするための記述法を開発するプロジェクトで、統計数理研究所は位相的統計理論の構築を担っている。

は、データの「形」を定量的に記述すいスケールでは不連続

いいか、記述子がわからなかったので易にその形状を記述することができる理論を確立し、ソフトマターの構造な集合として見えてします」と福水は説明する。

る。だが、ガラスのようなアモルファス

解析へ応用することがテーマ。高機

うし、大きいスケールでこうした記述法の開発は、「ガラスと（非晶質）状態の物質の場合は、一能ガラス材料や、疾患関連タンパクは小さいリングがつぶれは何か」という基礎科学上の大問題

筋縄ではいかない。これらの構造は単質のフォールディング構造解析といってしまうなど、適 切なスへの理解を深めるのに役立つ。同時

一の大きさの構造を持たないことから、た挑戦的基礎研究を実施している。

ケールの設定が難しい。

に、産業にとっても、情報ストレージやマルチスケールで考える必要があり、

東北大学原子分子材料科学高等

これに対し、パーシス

太陽光パネルなどのガラス材料開発

それを記述しようとすると情報量は膨研究機構の平岡裕章教授を研究代

テントホモロジーを用いにも直接的に結びつく。平岡教授率大になってしまう。

表者とし、統計数理研究所からは福れば、
トポロジー的に同いるグループの成果は、2016 年 6月に

TDAは「パーシステントホモロジー」

じとみなせる「穴」の生成と消滅の様

米国科学アカデミー紀要「Proceedings

をキーテクノロジーとする。
「ホモロジー」

子をマルチスケールに捉えることができof the National Academy ofは、図形を点と線と三角形の集まりでる（図 3）。その表現法にはバーコード

Sciences」オンライン速報版に掲載記述したうえで、そこに含まれる「穴」と「パーシステント図」の2種類がある。

され、世界中の注目を集めた。

ら解決への道筋を照らし出したのが、トポロジーを応用した位相的データ解
析の手法だ。科学技術振興機構のチーム型研究「CREST」に採択され

水健次教授と栗木哲教授が参画している（図１）。

「穴」の数をマルチスケールで数える
パーシステントホモロジー

図 2：トポロジーは、物の形を連続変形させた際に保たれる性質に着目した数学の一分野。左のマグカップと右のドーナ
ツは、「穴が一つ」という特性を保ったまま移り合うことから、同一とみなされる。

の数を数えるもの。ただ、これだけではガラスは結晶とは異なる乱れた3 次「ガラスとは何か」という命題を数学的な手法で解き明かす

元原子配置を持っており、その構造をた「ソフトマター記述言語の創造に向トポロジーでは、連続的に移り合う

複雑な構造に対応できないことから、

けた位相的データ解析理論の構築」

図形は同じとみなす。たとえば、「穴がパーシステントホモロジーではさらに穴子配置構造を持つソフトマター。長年一つ」という共通の性質を持つ「取っの数だけではなく、サイズや形、階層

プロジェクトチームはすでに、TDA構成される中距離構造を調べる必要にわたり、その構造を適切に記述する

手のついたマグカップ」と「リング状の性などの情報までも同時に見ていく。

を用いてガラスに含まれる階層的な幾がある。しかし、これまでの方法では、方法の開発が求められてきた。というドーナツ」は、それぞれを引き伸ばした

ノイズのある有限個のサンプルから何構造の解明に成功している。
「アモ

それぞれの原子の周辺の短距離構造のも、物の構造は、機能と密接な関り曲げたりすることで、切り貼りをしなく真の構造を捉えようとするとき、どのよ

ルファスであるガラスの分子構造は、までしか調べることができなかった。

連があるからだ。例えば、材料の分子ても移り合える。したがって、この二つ

うな解像度（スケール）で見るかによっ

規則性がないように見えて実はある。

中距離構造を記述する際のポイント

構造は、その材料の持つ硬さや柔らの物体は、トポロジー的には同じというて、見え方は違ってくる。例えば、小さただ、物性を予測するのに何を見ればは二つある。一つは、多くの原子からかさや強靭さといった特性に直結すことになる（図 2）。

ガラスやタンパク質など、複雑な原明らかにするには、広範囲の原子でなる多体系の特徴をどのように記述する。材料の設計やネットワークの制御

今世紀になって、このトポロジーをるか。もう一つは、短距離から中距離などを検討する際にはまず、対象とす応用した新たなデータ解析手法が開までのマルチスケール性をどのようにる物の形を記述し、特徴づけをするこ発された。それが、データの位相的・扱うか。プロジェクトはこれらの課題を、

幾何学的情報を抽出することによってパーシステントホモロジーを用いたとが不可欠だ。
物の形は、三角形の集まりとして記述することで代数的な扱いが可能になる。基本構造の繰り返しからなる結32

ガラス、タンパク質、コロイドなど柔らかい物質、いわゆる「ソフトマター」は、晶構造を持つ物であれば、比較的容こうした課題にまったく新しい角度か▲福水健次教授

回 「物質科学への応用に向けた位相的統計理論の構築」

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図1：研究の推進体制。プロジェクトチー
ムは純 粋 数 学、応用数 学、統 計 科 学、
確率論、物質科学など幅広い分野の研究者で構成されている。

解 析を 行う「位 相 的 デ ータ 解 析（Topological Data Analysis＝
TDA）
」だ。

図 3：パーシステントホモロジーの概念。複数の点が時間の経過とともに膨らむと、点が連結して中央に「穴」が生まれるが、この穴は、さらに膨らむと押しつぶされて消滅する。パーシス
テントホモロジーは、その経過を表現する。

TDAで解決した。
具体的には、原子配置を空間内の点の集まりとみなし、そこに含まれるリ

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介33

響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第

8

回

「物質科学への応用に向けた位相的統計理論の構築」

ることを明らかにしたのは、大きな発見

ラー標数法を研究してきた栗木も、プだった（図 5）。ここで得られた知見を

ロジェクトへの展開に意欲を燃やす。こ基に、プロジェクトはガラスの硬さの起れまでに、この手法を用いてイネの遺源にあたる中距離秩序構造の記述な

伝子相互作用の検出などに実績を上どにも成功している。

げてきた（図 8）。
「このプロジェクトを通じ、純粋数学や確率の研究者ともダ

パーシステント図のデータ解析に機械学習的なアプローチを導入
今回のプロジェクトで、福水がチー
ムリーダーを務める統計班では、ガラ▲栗木哲教授スの相転移の特徴づけなどに役立つ

得て、刺激を受けています。自分の研図 5：図 4のガラス相のパーシステント図に存在する典型的なリング構造。パーシ
ステント図は緑色のリングを捉えたもの。
赤球はO 原子、青球はSi 原子を表す。

データ解析手法の確立に取り組んで

究がどのような形で役立てられるか、熟図6：カーネル法による主成分分析の結果。
ピークを取るところが変化の最も大きい温度を示している。

考しているところです」と栗木は話す。

図 7：図 6で検出したベクトルに対し、さらにカーネル主成分分析を行い、2 次元で表現することによって、液相とガラス相の変化点が明確となった。

数学的手法の最大の特徴である「普遍性」は、実社会におけるさまざまな課題解決への可能性を秘める。このいる。液状のシリカを急冷した際、液3 次元原子配置データを取得し、これングや空洞といった「穴」に着目する相からガラス相へ変わる瞬間の温度を基に計算を行い、パーシステント図

検出の結果に基づいて液相を赤、ガラ

変化をパーシステントホモロジーによっ

プロジェクトの成果は、物性をデータ科

マルチスケールデータ解析を可能にすを特定するものだ。

を作成する。ここまでが図4の状態だ。

ス相を青で色付けしてみると、転移するて解明していくことなどだ。

学的に予測するマテリアルズインフォマる。これによって、シリカ（SiO₂）など

データとしては、プロジェクトメンバー

従来の物理学的方法では、MDシ

ポイント、つまり液体と固体の境界が明

パーシステントホモロジーと同様に応のガラスについて、液体とガラス状態である中村壮伸氏（東北大）らが作

ミュレーションデータからエンタルピー

確であることがわかりました」と話す。

用ホモロジーの一種である期待オイの内部構造の違いを幾何学的に特成した、原 子・分 子 の 動きをコン

曲線を描いて微分の推定を行い、そ徴づけた（図 4）。なかでも、ガラス状

ピュータ上で再現するSiO₂ 分子動力の不連続点を推定する。だが、この態において、原子配置のリング構造

学（MD）シミュレーションデータを用方法では精度に限界があった。そこでに階層性を持った秩序構造が存在すいる。まず、温度を変えて80セットの

今 回、福 水らはパーシステント図の

図 4：SiO₂ の原子配置（左）とそのパーシステント図（右）。ガラスは液体と異なり三つの曲線のような帯状領域を持つ。
図 4、5 のデータは中村壮伸氏（東北大）より提供。
参考：T.Nakamura et al.（2015）Nanotechnology, Y.Hiraoka et al.（2016）PNAS.

34

イレクトにディスカッションをする機会を響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

新材料の開発や難病治療など
幅広い分野に応用できる
普遍的手法

1

る機械学習を導入。非ベクトル的なSiO₂の液相とガラス相の境界がはっき

10

データをベクトル化することで、系統りと示された。このことで、パーシステン

9

的データ解析を可能にした。
「データ

トホモロジーによるTDAが、階層的でセットから起こした多くのパーシステント

複雑な構造を持つソフトマターの特徴

図を記述子として、最終的に転移点を記述するのに適した手法であること

を数値にまで落とし込むことを目標としが証明されたわけだ。今後はさらに、物ました」と福水は振り返る。

質の電気伝導性や熱伝導率を推定す

ステント図から、カーネル変化点検出「実際に材料を作ってその性質を調法によって液相とガラス相の転移点をべるには、多大な時間と労力とコスト検出したのが図 6だ。縦軸は変化のがかかります。TDAによってコンピュー

度 合いを示し、横 軸は温 度を表す。

タ上のシミュレーションで望ましい物質

35 番目あたりの温度で鋭いピークをの候補を絞ることができれば、物質探取り、これが相転移の瞬間だ。

索の大幅な効率化が期待されます」。

この数値化したベクトルに対してさら

福水は、このプロジェクトの研究の意にカーネル主成分分析を行い、2 次元

義をそのように語る。次なるテーマは、で表現したのが図 7。福水は「変化点タンパク質など高分子の形状の時間

4

5

6

7

8

9

（広報室）
10

11

11

機 械 学 習のアプローチによって、る方法への展開も視野に入ってくる。

3

開も期待されている。

12

データ解析にあたり、カーネル法によ

データセットから得た80 個のパーシ

2ティックスや、ビッグデータ解析への展

8
7
6
5
4
3

2

100cM

20 16 -20
12 -16
8 -12
4- 8
0- 4

図 8：栗木が期待オイラー標数法・チューブ法を用いて、「致死遺伝子」となる二つの遺伝子の相互作用を確認した例。信号の統計的有意性を評価することにより、発見の偽陽確率をコントロールできる。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

35

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第9

地震活動モデルの予測精度向上を目指し、主要地震国と 連携
研究プロジェクトが発展したもので、現▲庄建倉准教授

世界規模の共同研究プロジェクト
CSEP に参画

組織的に地震予測可能性を探る国際的共同研究（CSEP）が主要地
震国で連携して進められている。各国で地震活動の統計的モデルの開発を促し、確率予測の性能を評価する取り組みだ。地震大国ならではの豊富な蓄積データを活用し、確率予測の精度向上をリードする
統数研グループの活動を紹介する。

Online Resource for Statistical

年に初めて使用した言葉だ。

在では日本や中国、スイス、イタリア、

その後 1976 年に、統数研はこのSeismicity Analysis の 略 称。2010

ギリシャ、ニュージーランドなどを含む世分野の第一人者であったVere-Jones

年に庄ら有志がスイス連邦工科大学

界規模のプロジェクトとなっている。

教授を招聘。それ以来、統数研の統に集まり、編集委員会を組織して編集

日本では、統計数理研究所リスク解

計地震学研究グループは、この分野にあたったもので、2012 年に公開し、析戦略研究センターに地震予測解析の展開に大きな役割を果たしてきた。

現在も改訂を続けている（図 2）。

プロジェクトを組織。モデリング研究系

同教授は地震の発生事象を初めてモの庄 建倉准教授と尾形良彦名誉教

デリングした立役者だ。
「このときに用授を中心に、情報・システム研究機いられた点過程、すなわち突発する事

地殻内部の様子を総合的に捉える
確率予測で地震を予知

構データサイエンス共同利用基盤施象を点と捉え、その発生の確率を記述

正確な地震予知は、世界の地震国

設社会データ構造化センターの熊澤

する確率過程は、現在でも統計地震にとっての悲願と言える。しかし、その貴雄特任助教ら、これまでに延べ約学の主流になっています」と庄。

道のりは多難だ。つい半世紀前まで、40 人が参画している。

なかでも、1980 年代に尾形が開発し地震のメカニズムはほとんどわかっていた ETAS（Epidemic Type Aftershock

なかったのである。地球の表面が何枚

地震発生プロセスを確率的に理解する「統計地震学」

る標準モデルとして広く普及し、さまざ

10 年のチリ地震、翌 11 年の東日本「CSEPのプロジェクトで中心的な役

まな研究仮説を検証するために活用さ1998 年には、中国の杭州市で第版 教 科 書「CORSSA Lectures at「プレート理論」でさえ、発見されたの大震災、そして記憶に新しい16 年の割を果たしているのが、統計地震学でれている。引用論文は2015 年の段

1 回の統計地震学国際ワークショップ

StatSei」だ。CORSSA は Community

は1960 年代後半のことだった。

熊本地震 ――。世界のどこかが巨大す」と庄は説明する。

階ですでに1000 件を超えた。

StatSei（The International Workshop

地震に見舞われ、大きな被害が出る「統計地震学」とは、on Statistical Seismology）が開催されたびに、地震予知の精度向上を求め

地震学の諸問題に対た。StatSeiは、それ以降ほぼ2 年ごる世論が高まる。

処するために用いられとに世界各地で開催され、今ではこのそんななか、主要地震国が連携し、る応用統計とは違い、分野における代表的な学術集会と組織的に地震予測可能性を探る国際

地震発生のプロセス

なっている。今年も2月20日～24日に的な共同研究が進められている。それがを確率的に理解する

ニュージーランドのウェリントンで、10 回

CSEP（Collaboratory for the Studies

ための学問であり、物目となるStatSei10が行われ、81 人のof Earthquake Predictability）だ。

理学で言えば統計力

研究者が議論を交わした（図 1）。

2001 年に南カリフォルニア地震セン

学に相当する。著名

ターがカリフォルニア州の地震活動をな地震学者の故・安モデリングするために立ち上げた共同

芸敬一博士が 1956

2004 年に発生したスマトラ沖地震、

36

回 「地震予測可能性を探る国際共同研究」

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

Sequence）モデルは、地震活動を見

図 1：2017 年 2月にニュージーランド・ウェリントンで開催されたワー
クショップ StatSei10には、主要地震国から多くの統計地震学研究者が集まった。

図 2：庄ら有志が編集にあたったWeb 版教科書「CORSSA Lectures at StatSei」のトップページ。

かの岩盤で構成されており、このプレートがマントルに乗って動いているという

StatSeiの活動を通じて、次世代の統計地震学研究者も育ちつつある。
これに大きく貢献しているのが、Web

図 3：2011 年東北地方太平洋沖地震（東日本大震災）の余震活動（図中の白丸）をデータとして推定した、本震発生時の変位の空間分布。赤星印は気象庁による震源位置。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介37

響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介の場所で地震の起こりやすさがどのよ研究グループが開発したのは、ベイ

うに変化するかをモデル化した（時間ズ統計理論に基づき、欠損を伴う本

への拡張）
（図 5）
。

震後数時間の地震発生データから、観測上の欠損を補い、
リアルタイムかつ高精度に余震を予測▲熊澤貴雄特任助教

第回「地震予測可能性を探る国際共同研究」

図 5：熊 本 地 震 の余 震 域 をETAS（左）と 時 空 間ETAS（右）で解析した 例。2010 年 から本 震 直 前までの期 間をETASモデ
ルで解析すると、約
1 年 前 からの 静 穏化が有意となる。時空間 ETASで同領域の 2012 年から本震直前までの地震
活 動を解 析し、背景地震活動強度μは M6.5、M6.4 を含む前震領域で高い値を取ることがわかった。

実際にはどの程度の数の地震が起きていたかをリアルタイムに推定する統計学的方法だ。
研究チームは、2011 年の東北地

もう一つの成果は、2013 年に提案

方太平洋沖地震の余震データを用いした東京大学との共同研究による「本て、この予測手法の有効性を示した

震直後の余震のリアルタイム確率予（図 3）。また、庄は米カリフォルニア州測」だ。

で1992 年に発生したランダース地震

大きな地震が起こった後には、多くについて、本震直後のデータを基に、の強い余震が発生する確率が高く、その後の余震を予測。ランダース地震

それ以降、地球科学は目覚ましい発

被災地に追加的な被害をもたらす懸は、本震の約 3 時間後に約 40km 離展を遂げ、物理現象の観測技術も向念がある。強い余震の約半数は本震れた場所でM6.4の余震が起こり、誘上。データの蓄積が進んだ。大地震が後１日目に起こることから、防災上、で発地震の重要性が認識されるきっかけ

起こるたびに、その仕組みが解明されきるだけ迅速に余震発生の確率を予となった地震だ。

ている。しかしその半面、地震現象の測することが求められる。

「当面の目標は、このリアルタイム確となる異常現象の問題がある。観測に多様さ、複雑さも、ますます明らかになっところが、本震の直後には、あまりに率予測を防災上の要請に応える形で実てきた。しかも、地殻内部の断層やストもおびただしい数の余震が発生するた用化に結びつけることです」と庄は話す。

レス状況は、直接的に目視することはでめ、観測網では検出が不可能になっきない。データが増えるほど、地震予知てしまう。こうした観測上の欠損を伴うの難易度が高まっているのが実情だ。

データからは、強い余震が発生する確

標準的地震活動モデルによる異常現象の検出

これらを総合的に捉えて未来の地震を率について、即座に精度の高い予測

一方、庄らはCSEPの参加各国か予測するには、確率予測の手法を取りを立てることは難しい。気象庁でも、余らモデルを収集し、その性能を評価す入れることは必須なのである。

震を予測するのは本震の発生後１日る取り組みも進めている。

CSEPが推進しているのは、まさによって地殻変動など何らかの異常が認

地震活動データを用いて地殻内物理情報を統計的に推定に基づく地震発生確率予測モデルとそめられたとき、それが大地震の前兆で確率予測を向上させる方策は他にもの評価法の確立――。研究グループ

あるかどうかの識別は容易ではない。

ある。その一つが、地殻内部の変位なは、予測の精度向上に向けて、さまざ予測の精度を高めるには、その異常

どの物理情報を予測モデルに取り入

まな角度から着実に歩みを進めている。

現象が大地震発生の前兆かどうか、れることだ。しかし、地表付近に設置

統計地震学は分野の歴史が浅く、その切迫性はどのくらいかを見積もる

する地震計やGPSなどの観測機器で研究者もまだ多くはない。そんな状況必要がある。

は、地中深部の情報を推定するにはにあって、日本で研究を進めることのメ限界がある。

リットを庄は次のように考えている。
「日

観測異常現象に基づく従来の地震異常現象の定量的研究、そしてそれら予測手法では、ランダムに事象が起きこれを補うために庄らの研究グルー

本は世界有数の地震国であり、予測

その確率予測モデルの開発だ。そのると仮定したポアソンモデルと比較してプでは、稠密な地震観測網から得た精度の向上は切実な問題。データが一環として、統数研では庄を中心とす

前兆性を検証することによって正当化

地震活動データを用いて、地殻内部

取得しやすい環境を生かし、研究に役るリスク解析戦略研究センターの研究する。しかし、地震活動にはクラスターの変位を統計的に推定する手法を開立てたいと思います」。

グループが、「時空間 ETASモデル」（連鎖）性があることから、完全なランダ発している。得られた結果に、地震活

高精度な地震確率予測モデルの開を開発した。ETASモデルに補正を加ムモデルによって異常現象と判定され動以外のデータから推定されたものを発への社会的ニーズは高い。統数研

え、過去のデータを使って将来の地震ても、実際は正常な連鎖活動の一環で加味することで、さらに予測精度の高の研究グループは、防災対策を進める

発生率を予測するものだ。

ある場合が多い。つまり、ETASモデル

い確率予測を実現することを目指す。

行政機関からはもちろん、地震保険を以上たってからの場合が多いという。

地震予測のポイントの一つに、前兆

ETASモデルは地震の本震と余震のシミュレーションなどで再現できる。
そこで、研究グループでは、地震のの関係のみを示すもので、場所や時間は考慮していない。庄は尾形と共同で、これに断層のずれる向きを加えた（空間への拡張）。また、熊澤は特定

38

9

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図 4：標準的なクラスタリングモデル（左）と日本の地震データから得たモデル（右）による前震確率の比較（横軸はクラスタ中最初の地震のマグニチュード、縦軸は誘発された地震の最大マ
グニチュード）。

クラスタリングモデルを用いて正常な活動による“異常”を排除することで、予測手法を改良に導く（図 4）。

扱う企業などからも大きな期待を寄せら

地震国・日本ならではの観測データを生かし、予測精度の向上に貢献

れている。

（広報室）

統計モデルによる地震活動の計測、響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

39

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第10

回 「広域撮像探査観測のビッグデータ分析による統計計算宇宙物理学」

統計手法で突発天体を探し 出し、
宇宙の解明を前進へ

突然出現し、短期間に急激な光度変化を示す突発天体。超新星などの突発天体を発見し、研究することで、宇宙物理学は大きく前進すると言われている。東京大学などと連携したプロジェクトで、統数研チー
ムは突発天体をビッグデータや動画から統計学的手法によって抽出し、宇宙物理学の進展に貢献している。

天文学と統計学の融合による「統計計算宇宙物理学」の創出

計学的手法の開発を担っている。今回は池田と森井に取材を行った。

け出すことが大前提となる。

さらに、このプロジェクトは、宇宙探ICTやセンサ技術の発達によってもCREST のプロジェクトは、東京大査によるビッグデータと情報統計学を

池田によれば、見分けのつきにくいたらされるようになったビッグデータ。そ学大学院理学系研究科およびカブリ

融 合させた新しい学 問 領 域として、“ニセモノ”は、本 物の約 1000 倍のの活用により、さまざまな分野でイノ

数 物 連 携 宇 宙 研 究 機 構（Kavli「統計計算宇宙物理学」を創出する数に上るという。一晩に10 個の超新ベーションが期待されている。天文学

IPMU）の吉田直紀教授を研究代表ことを目標にしている。2016 年 1月に星があるとすると、1 万個ほどのニセモや宇宙物理学もその一つだ。

者とする「広域撮像探査観測のビッ

Kavli IPMUと統 数 研は、研 究 協力

ノの中から探さなければならないのだ。

統計数理研究所の池田思朗教授、

グデータ分析による統計計算宇宙物に関する協定も締結した。

伊庭幸人教授、小山慎介准教授、理学」で、2014 年度に採択された。

森井幹雄特任助教は現在、科学技

Kavli IPMUと統 数 研のほか、筑 波術振興機構（JST）の戦略的創造研

従来の観測ではそれほど大量の画像データを得られなかったため、本物とニセモノの判別は人の目で行うこと

大学計算科学研究センター、日本電超新星の遠ざかる速度から宇宙の膨張スピードを算出する究推進事業（CREST）のプロジェク

信電話（NTT）コミュニケーション科

すばる望遠鏡に新たに搭載した超広の物体が写るHSCの画像では、そのトに参加し、宇宙の解明に向けた統学基礎研究所が参加している。

視 野 カメラ「Hyper Suprime-Cam

ようなことは不可能。コンピュータを内容は、ハワイのマウナケア山頂（HSC）」で進められる戦略枠観測プロにある地上大型望遠鏡「すばる」でグラム（HSC-SSP）では、300 夜分、取得される膨大な画像データを機械

25 兆ピクセルに及ぶビッグデータが得

学習と統計数理、さらには大規模コンられる予定である。CRESTのプロジェ

ピュータ・シミュレーションを駆使してクトでは、このデータを用いて、宇宙の図 1：ハワイのマウナケア山頂にある
すばる望遠鏡の外観。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介ができた。しかし、毎晩 1 万個以上も

図 3：機械学習の手法を用いて選びだした超新星の候補。40 万個を超える物体の中から、10 個の超新星を選出した。

使って本物の超新星を見つける他に手段はない。
そこで、池田と森井はNTTチームと謎に迫ろうとしている（図１、２）。

ら、距離を計測する指標として利用で協力し、機械学習によって超新星を

HSCは、広い視野を持ち、従来のきる。すなわち、見た目で明るいほど地判定するプログラムを開発した。使っ解析し、宇宙の理

望遠鏡に比べて遠方の天体を写すこ

球からの距離は近く、暗いほど遠い。

たのは、ランダムな推測より少し良い解を深め、その謎とができる。
「このカメラで同じ領域を何距離を特定したうえで、スペクトル推測をする学習機械「弱学習機械」にせまろうというも度も撮影すると、前回の撮影時にはな（光の波長）を解析すれば、その星がを組み合わせて、強い学習機械を作のである。すばる

かったものが突然現れることがありま遠ざかっていく速度を割り出すことがる「ブースティング」と呼ばれる手法ので取得された画像す。こうした天体の中には超新星も含可能になる。これによって、宇宙の膨一種だ。ここで用いた「AUCブース

データは公開されまれていて、一晩で超新星が 100 個ほ張するスピードが高精度に計算できるティング」は小 森 理 客員准 教 授が、ることが決まってい

ども見つかる可能性もあります。こんなようになり、宇宙の理解が進むはずだ。

統数研に在籍していた当時に江口真るが、それに加えことは、これまでの観測ではあり得ませ本プロジェクトで得んでした」と池田は説明する。
超新星は、いくつかのタイプに分かられた 知 見 や 技

40

タの中から、“本物の超新星”を見つされる予定だ。

術、データも公開され、社会へ還元

図 2：すばる望遠鏡本体の前で。CRESTのチームのメンバーとともに。

大量の超新星候補から本物を選び出す透教授と共に開発したものだ。
まず、専門家が本物と判定した突
発天体を教師データとしてマシンをトれる。このうちの「Ⅰa 型 超 新 星」は、こうした研究を進めるためには、膨レーニング。次に、本物のサンプルを理論的にどれも同じ明るさであることか

大な情報量を持つ HSC の画像デー増やすため、人工天体を画像に埋め響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介41

響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第10 「広域撮像探査観測のビッグデータ分析による統計計算宇宙物理学」
回いる。
そんな状況を見て、池田は「今後、天文学や宇宙物理学において良い
成果を上げていくには、データ科学の方法を導入することが必須でしょう」と指摘する。統計学者の立場から、そのための支援をするつもりだ。
天文学出身の研究者である森井を▲森井幹雄特任助教

特任助教として迎えたのも、人材育成の一環だ。森井自身も「ここで統計手法をしっかり身に着け、天文学研究

込んだ教師データを作成し、トレーニの CMOSイメージセンサで覆い、1なデータの中から突発天体を効率的ングを重ねた。そして、ハワイの天文

秒間に2 枚の画像を撮影できる。

に見つけ出すこと、ストレージへの負に応用していきたい」と語る。
図 5：実際にトモエゴゼンが撮影した元画像をLow Rank 行列とSparse 行列に分解し、Sparse 動画から突発現象だけを抜き出した結果。

池田はまた、天文学・宇宙物理学台にあるPC 内のデータプロセスパイ

その特長を森井は次のように説明

プラインに、3 台の機械学習のマシンする。
「トモエゴゼンは19 等級までのをインストールしておき、リアルタイムに暗い天体や、時間変動の速い現象も池田と森井が目をつけたのは、
トモ

方法で処理したところ、予想どおり、判定を行った。

捉えられます。例えば、超新星爆発やエゴゼンが 0.5 秒間隔という高頻度で突発天体と、背景となる定常的な天

その 結 果、40 万 6121 個 の 対 象

高速電波バースト、重力波を出す天撮影する動画の大部分が時間変化し体をきれいに分離することができたと物の中から10 個の突発天体を選出

体など、短時間にピカッと光る現象でないことだった。
「これほど広視野の天いう（図 5）。

することに成功（図３）。
「先行研究とす。従来の観測装置では、こうしたも

文観測データを動画にするのは、
トモ「この方法のよいところは、突発天が象徴するように、天文学や宇宙物議論を交わした。

互角の精度を確保しながら、観測したのを映像として写すことはできませんでエゴゼンが世界で初めてです。この動体を効率よく抽出できるだけでなく、低理学の分野では、データの量が爆発「今後、天文や宇宙物理において、その日のうちに結果を出すという、人した」。システムが完成すれば、高速画の解析には、機械学習の手法としランク行列にすることで、それ以外の的に増え、まさにビッグデータとなった。

統計手法によって見えてくるものが増の目ではありえない早さでの判定を達で移動する物体の観測や、突発天体て開発された『行列分解』が使えま

データが 10 分の 1に圧縮されること

この流れは、これからさらに加速していえることを期待したい」と池田は話して成しました」と森井はいう。

現象を発見するために宇宙空間を広す」と、池田は言う。

です」と、森井は説明する。ハードディ

くことが確実だ。一方で、コンピュータ

いる。

スクの負荷を減らすことができるわけだの進化と、機械学習や統計学など応

（図 6）
。

用数学の進歩が同時に進み、新しい超高視野カメラの動画から突発現象だけを抜き出す

く探査するのに威力を発揮する。

荷を低減するためにデータを圧縮する
こと、の二つが課題となる。

行列分解とは、元の動画データを

完 成 予 定 の 2018 年 に 先 立ち、「低ランク行列とスパース行列の和」

2015 年 11月には、8 台 の CMOS

として考える方法だ。短時間で変化す

統数研チームがCRESTのプロジェ

センサを有する「トモエゴゼン試験機」

る物体はスパース行列として抜き出さクトの中で行った別の研究の成果としが完成。同センターはそれ以後、試験れ、それ以外の定常的な物体は低ラて、東京大学附属天文学教育研究

観測を続けている。得られた観測デー

ンク行列に集約される（図 4）。

センターとの共同研究についても聞タの処理方法の開発に関して、統数いた。

研チームも協力している。

同センターが運用する木曽観測所

極的に企画している。５月29日から3

統計手法が天文学や宇宙物理学に新たな発見をもたらすことを期待
すばる望遠鏡やトモエゴゼンの登場

日間にわたり統数研で開催した研究会では、関連分野からデータ科学を共通項として幅広い話題を提供。およそ90 人の若手研究者が参加し、熱い（広報室）

データ科学の手法が急速に発達してれようとしている。監視カメラ映像から動いている人物だけを抽出する動画がある。現在、同センターは、この望ンである。
トモエゴゼンの動画はまさに遠鏡に搭載する超広視野高速カメラ

すべての CMOSセンサーが搭載さうってつけだった。行列分解を用いれ「Tomo-e Gozen（トモエゴゼン）」のれ、高速で撮像をすれば、
トモエゴゼ

ば、刻々と変化する突発天体と、その開発を進めている。計画では、シュミッンの出力する観測データは、1 晩で他の定常的な天体とを分離できる。

ト望遠鏡の直径 9 度の視野を84 台

30テラバイトに及ぶ。そのため、膨大

トモエゴゼン試験機のデータをこの響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

研究者を対象とする公開セミナーも積行列分解はすでに動画解析で使わ監視カメラ映像のデモ動画にヒントを得て応用には、口径 105cmシュミット望遠鏡

42

図 4：行列分解の概念図。元データを時間によって変化しない「LowRank 行列」と変化する「Sparse 行列」に分ける。超新星などの突発天体は、Sparse 行列に抽出される。

は、業界では有名なデモンストレーショ

図6：データ圧縮の概念図。全体としてデータ量を10 分の1に圧縮できた。

自ら企画した公開セミナーでレクチャーする池田思朗教授。セミナーには、天文学や宇宙物理学の研究者およそ90 人が参加した。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

43

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第11

回 「先端医療を進歩させるビッグデータ解析と先端医学研究の発展に向け統計手法で科学的エビデンスを構築▲先端医学研究におけるデータサイエン
スの研究プロジェクトを担当する野間久史
准教授

日本でも臨床研究に資する
医療統計家の育成が急務にビッグデータの利用環境整備とコンピュータの性能や技術の向上により、統計手法を活用することで臨床医学研究は大きく進化しようとしている。プレシジョンメディシン（精密医療）やネットワークメタアナリシスの研究をリードする統数研チームの取り組みを取材した。

これに対し日本は基礎医学では世活発化。統数研は統計の専門機関とし分に予測することができず、疾患や症が期待できるサブグループ」を同定する

界トップクラスにあるものの、臨床医て、その取り組みに積極的に参画して状において、画一的な医療が行われる

かが、個人の特性に応じた治療法の確学においては一流ジャーナルの占有いる。

のが一般的であった。だが、近年の研。
立のために重要となる（図 1）

率がけっして高いとは言えない状況にその一つが、AMED（日本医療研究

究で、ヒトゲノム情報などを基にこの個プレシジョンメディシンへの期待が高あった。そこで不可欠となる医療統計

開 発 機 構）と日本 製 薬 工 業 協 会が人差をある程度、予測することができる

まったのは、ビッグデータの利活用に関家の重要性も十分に認識されていな

2017 年度から実施している生物統計

ことが明らかになってきた。

するコンピュータ技術が大きく発展した

かった。

家育成支援事業への協力だ。

差を的確に予測した、精確な医療を行

エンスの方法論の発展など技術面でのファーマの元社員によるデータ改ざん事の両大学院を育成拠点として選定。

おうという試みである。ここで中心的な進歩によるところが大きい。

件などをきっかけに、その重要性が注目

製薬企業からの寄附金と国の研究資役割を果たすのが、ゲノム情報をはじめ「どんなにすぐれた医薬品も、万人にを集めるようになった。これらの事件の金を基として、医療統計に関する講座とする生体分子情報などの医療ビッグ

同じ効果を与えられるわけではないし、一因として、国内の医学アカデミアにを新たに設置した。連携病院などでのデータの解析だ。大規模なデータを有

副作用の起こりやすさにも個人差があ

臨床試験のマネジメントや解析を専門とOJT 研修も行うという。こうした形での効に解析し、いかに「大きな治療効果る。これらを正確に予測できれば、医療する統計家がほとんど配備されていない

産学官共同プロジェクトは日本で初め現状が浮き彫りになったからだ。

ての取り組みだ。統数研は逸見昌之

統計数理研究所データ科学研究系

准教授らを講師として派遣することと▲スーパーコンピュータを用いた医療ビッグデータ解析を推進する大谷隆浩特任助教

ビッグデータ解析により展開が進む精密医療の重要性が認められてきた。先進諸どを境に、アカデミアの世界に臨床研

またその他、文部科学省の健康科

クトも数多くある。一つは「個別化医療国、なかでもアメリカでは、多数の大究の実施体制を整備しようとする機運

学領域の人材育成事業の一環として、実現のためのビッグデータ解析」がテー

学が統計学科とは別に独立した「医が高まりました」と話す。

医学部の研究者に統計科学のスキルマだ。

なっている。

やリテラシーをトレーニングしていく高度

統数研が直接的に取り組むプロジェ

今、医学の世界では個別化医療への療統計学科」を設けて人材育成に注

厚生労働省は日本発の革新的医薬力し、毎年多くの PhD ホルダーを輩出

品・医療機器等の開発を推進するたしている。

め、臨床研究中核病院の指定に乗り

現在、統数研の中に健康科学研

来の個別化医療を大きく前進させる可そうした人材は産官学で求められ、医出した。そこでは要件の一つとして、2究センターを創設する計画が検討され能性の高い「プレシジョンメディシン（精薬品の開発や承認審査、環境汚染物

名以上の医療統計家の配置を定めてており、関係機関との連携を強化する密医療）」の登場だ。アメリカのオバマ

質の健康影響評価といったリスクアセいる。

ことを目的としてコンソーシアム「健康前大統領が 2015 年の一般教書演説

科学研究ネットワーク」も立ち上げる

で、Precision Medicine Initiativeを発予定だ。

表したことから注目を集めた。

際し、データサイエンスは欠くことのできないものとして定着しているのだ。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

ことや、人工知能の進化やデータサイ

同事業では、東京大学と京都大学の野間久史准教授は「これらの事件なる。医療分野でのエビデンスの評価に

プレシジョンメディシンとは、この個人

ところが、製 薬 会 社ノバルティス

医療の分野では、古くから統計学

スメントなどの業務で幅広く活躍してい44

データサイエンス」

産学官共同での人材育成に
統計の専門機関として協力
一方、統計家の育成支援の動きも専門教育事業も実施している。

関心が再加熱している。その理由が、従従来の医療では、患者個々人に対する治療効果や副作用の個人差を十

図1：精密医療の概念図。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介45

響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第回

いわゆる「コモンディジーズ」と呼ば療 法を行うことが 重ある遺伝子が抽出されたという。同様の医薬品の「価値」を精査する
ネットワークメタアナリシス

れる一般的な疾患では多くの場合、作要。従来、これにはリ研究を、抗がん剤や循環器疾患治療

統数研チームが手掛けるもう一つの用の異なる複数の治療法が確立していチウムが標準的な治薬の臨床試験についても行い、有望な

大きなテーマは、ネットワークメタアナリシる。薬剤についても、古いものから新し療薬とされていたが、結果が得られている。

スの研究手法だ。従来のメタアナリシス

いものまで多種多様で、近年はジェネ

近年になり、抗てんかは、対象となる治療法を直接比較した臨リック薬品の登場もあり医療費が数倍

ん薬や抗うつ薬などを床試験の結果だけを統合していた。

異なるものもある。

用いる療法の有効性

びているサブタイプを規定する可能性がサリドマイドの場合はすでに再承認されていたが、有効性が証明できないために認可されず消えていく新薬は少なくこれに対し、間接的に得られる結果

しかし、これらの費用の差は、必ずしない。今後、これらの研究が発展し、有も併せて分析するのが、ネットワークメタ

も実際の治療法の有効性や安全性をそこで 国 際 共 同

効な患者のサブタイプが特定できれば、。例えば、治療薬 A
アナリシスだ（図 3）

反映したものとは言い切れない。なぜなチームは、過去 42 年

そうした薬の承認にもつながるだろう。

とBを比較した試験と、BとCを比較した

ら、こうした複数の治療法を直接比較し間に合計およそ7000

治療法のなかった難病の患者が救われ試験がある場合、この二つの試験結果

た科学的なエビデンスが十分に揃って人が参加して実施されることも期待できる。

から、A 対 C の結果を間接的に比較すいないからだ。つまり、費用対効果が十た 33 件 の 臨 床 試 験のベネフィットを最大化できます」と野間「数万から数百万次元に及ぶ医療るケースなどだ。間接比較を加えること

分に検証されることのないまま実臨床での結果をネットワークメ

は説明する。

ビッグデータを解析するのは臨床医だけで、統計的検出力が高くなる。

用いられているのが実情。

タアナリシスによって▲最先端の数理・機械学習の方法論の開発研究に取り組む菅澤翔之助特任研究員が示唆されていた。

図 3：双極性障害のネットワークメタアナリシス。過去に蓄積されたエビデンスを利用して、多数の薬剤の有効性・安全性を比較することができる。

未解明の医薬品有効性評価が新たな統計手法で大きく前進

ではとても不可能であり、データサイエ

米国において、オバマ前大統領が高齢化の波が世界各国に押し寄せ、分析。17 種の治療法

ンスの専門家が関与しなければ成功で社会保障費を増大させている今、限らとプラセボを比較したきません。私たちは新薬開発だけでなく、

2010 年 頃、総 合 経 済 政 策 とし てComparative Effectiveness Research

れた医療費の効率的な分配は喫緊の結果、有効性ではリチ

最近、統数研の野間らのグループ

これらのビッグデータを用いた予防医療に膨大な投資を行うと宣言したことは有課題となっている。それには、それぞれウムが総合的に最も優れていることを確の「患者特性に応じた薬物療法・精は、名古屋大学・国立がん研究センなどに関わる研究もしています」と野間名であり、ネットワークメタアナリシスはその治療法の優劣に関するエビデンスが認した。双極性障害の維持治療に関

神療法の個別化医療とその臨床試験

ターなどと共同で、GWAS（ゲノムワイ

は話す。

のための重要なツールとなる。

不可欠。ネットワークメタアナリシスは過する研究では世界初の成果であり、そプロトコルの開発研究」などもスタートしド関連解析）や DNA マイクロアレイを去に行われた臨床試験などのエビデンの論文は国際一流ジャーナルである『ラている。

用いて有望な治療効果予測マーカースを統合し、そのための知見を得ること

ンセット・サイカイアトリー』に掲載され疾病の治療や予防の可能性を大きくを精度良くスクリーニングする方法をのできる研究手法として大きく期待された。統数研は、新しい統計手法である

広げる新しいデータサイエンス。国の医。
開発した（図 2）ている。

ネットワークメタアナリシスの方法論に療費抑制や効果的・効率的な医療の関する研究でも成果を上げている。

ためにも、難病に苦しむ患者や家族の例として取り上げたのは、多発性骨だ。サリドマイドは、催奇形性の薬害

双極性障害の維持療法に有効な治療薬を比較によって 1960 年代に発売中止になっ「ネットワークメタアナリシスで治療のに取り組んできた統数研。野間は「今たが、2000 年頃からハンセン病や多有効性に関する新しいエビデンスを構築

後も理論と実践の両輪で研究を進めて発性骨髄腫の治療薬として再承認さする研究において、統数研は大きな実

いきたい」と抱負を語る。

れた。

績を上げています」と野間は胸を張る。

すでにビッグデータ解析では角田達

しかし、多発性骨髄腫の臨床試験

その一つが、九州大学・統数研・

彦東京医科歯科大学教授を研究代表

データでは、無憎悪生存期間の延長に

京都大学・オックスフォード大学などに者とするJST CREST の「医学・医療には有効であるものの、生存期間についよる国際共同プロジェクト「双極性障害

おける臨床・全ゲノム・オミックスのビッてはプラセボと有意な差が認められていの維持治療薬の有効性と安全性につ

グデータの解析に基づく疾患の原因探いての比較研究」だ。躁病とうつ病を索・亜病態分類とリスク予測」、ネット

繰り返す双極性障害の治療には、急ワークメタアナリシスでは古川壽亮京都性期の治療に加えて間欠期にも維持大学教授を研究代表者とするAMED

髄腫へのサリドマイドの有効性評価なかった。今回の研究では、DNA マイ
クロアレイによる数万種類の遺伝子の発現パターンを解析し、生存期間が延46

11 「先端医療を進歩させるビッグデータ解析とデータサイエンス」

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図 2：新しい治療効果予測マーカーの検出のための方法論。いくつかの臨床試験の解析を通して、有望な結果が得られている。

国内外の大学医学部や大学病院、
医療研究機関などとの連携に、積極的ためにも、その活用に大きな期待がかかっている。

（広報室）

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

47

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第12

回 「IR 機能の強化と異分野融合指標の開発」

萌芽型研究を支援する
異分野融合の新指標を公開 へに、研究戦略への情報提供を目的とする「研究 IR」が注目を集めている。統数研グループは現在、研究 IRに役立つ新指標を開発中だ。萌芽型研究に資する異分野融合を公正かつ適切に評価できる指標はこれまでになく、各方面から期待が寄せられている。

活動に生かす「教学 IR」が主体であり、見を生かして異分野融合の進展や効づくボトムアップ型・萌芽型研究を支ている。個々の論文や学術雑誌の引用

大学組織の活動情報を包括的に収果を公正かつ適切に評価する指標を開援するものだ。
「イノベーションの源泉の数に基づく研究の「インパクト」をベー集・分析し、評価、意思決定に活用さ発し、これを公開して全国の大学などの一つとなるこうした研究への助成を強化

スとするこれらの指標は、
トップダウン型れている。教学 IR は財務分析、学生評

IR 機能強化に貢献すると同時に、統するには、まず、新たな指標を開発する

研究を助成する機関には有用と言える。

価、教員業績評価など大学の教育の数研の公募型共同利用・共同研究にことが必要不可欠です」と本多は断言だが、萌芽型研究における異分野融合質に着目した活動で、私立大学や公立

おけるテーマ設定等の意思決定に有する。

などの評価・分析には向いていない。

大学にも普及しつつある。

効活用することだ。

、米（NISTEP）では「サイエンスマップ」

術分野間の偏りを完全には標準化できいるのが、研究戦略への情報提供を目

本多啓介 URAをはじめ金藤浩司教授、

国立衛生研究所（NIH）は「相対引用ていないからです」と説明する。例えば、的とする「研究 IR」だ。

中野純司教授、濵田ひろか特任研究

率（Relative Citation Ratio：RCR）」

二つの論文の引用数がともに 100 件でといった指標をそれぞれ開発し、提案しあったとしても、膨大な数の論文が世に

論文数の国際的シェアは低下傾向に

祐治客員准教授（日本大学准教授）、

あり、研究体制や研究環境の見直し、

総合研究大学院大学の張菱軒氏、海研究マネジメント改革などが喫緊の課外から台湾・中央研究院統計科学研

ラリベイト・アナリティクス社（旧トムソ

題となっている。研究 IR は、その専門究所の潘建興副研究員、ノースカロラ

ン・ロイター社）との協力関係により、大学内のさまざまな情報を収集・家であるURA（University Research

イナ州立大学の Stephen Porter 教授

研究者・研究評価担当者に広く利用

分析し、その結果を大学経営の意思

Administrator）の重要な任務の一つの多彩な人材で構成。福岡女子大学

されている書誌データベースの一つであ決 定 や 計 画 策 定 に 役 立 てる IRでもある。

の藤野友和准教授を代表とする日本計

るWeb of Science のデータが分析や算機統計学会スタディーグループと協評価指標の開発に活用できる。

（Institutional Research）は、1960▲濵田ひろか特任研究員

新指標を開発し、大学 IR 支援と公募型共同利用のテーマ設定に活用も連携し、ニーズの把握に努めている。

萌芽型研究への助成には異分野
融合の適切な評価が不可欠

統数研では現在、URAが中心となり、

2016 年度からは「学術文献データ

統数研グループが開発中の新指標入されるようになった。事業成果に対す

大学・学術機関の IR 活動を支援する

分析の新たな統計科学的アプローチ」の最大の特徴は、異分野融合の進展

る第三者評価や計画策定時のエビデツールの開発や機関のさまざまな活動をが公募型共同利用の重点型研究に採や効果を公正かつ適切に評価する『多ンスがそれまで以上に求められるように客観的に評価するための新たな指標に択され、16 年度には 10 件、17 年度に様性指標』を用いた評価・分析を目的

なり、分析データの重要性が高まったこ

関する研究を行なっている。

は 15 件の課題について、全国の研究としていることだ。こうした指標はこれま

その一つが、「IR 機能強化と異分野者や IR 実務者、URAと共に多角的なで存在しなかった。

現在では、学生調査と成績を組み合融合指標の開発」だ。このプロジェクト

取り組みを続けてきた。この重点型研

統数研の助成事業である公募型共

わせて教育効果を測定し、教育や研究の第 1 段階のゴールは、統計数理の知究に採択された課題では、統数研とク同利用は、研究者の自由な発想に基

年代に米国で始まった取り組みだ。
日本では、国立大学が法人化された

2004 年頃から主に各大学に設置された評価室において IR 活動が徐々に導とによる。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

その理由を本多は「既存の指標は学

統数研の新指標開発グループは、員、武井美緒特任技術専門員、水上研究マネジメント改革の武器として注目が集まる「研究 IR」

科 学 技 術・学 術 政 策 研 究 所

そんな中で、最近特に注目を集めて

近年、日本の大学や研究機関による▲本多啓介 URA

48

日本の大学や研究機関が真価を発揮し、国際社会で評価を高めるため力して指標開発に当たるとともに、ユー
ザー側である大学評価コンソーシアムと

図1：確率的ブロックモデルによる引用－被引用関係データ行列のクラスタリング結果

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介49

響き合う人とデータ▲水上祐治客員准教授（日本大学准教授）

統数研プロジェクト紹介

第力などの関係が広い研究者などを問い

関係を行列の形に変換。次に、この行合わせる。すると、「C 研究所がこの分列を関係性の近いものは近く、遠いも野で最も広い交流・連携・協力などののは遠く配置したブロック構造に並べ替関係を持ちます」といったレポートが出える。
「確率的ブロックモデル」と呼ばれ力され、自機関の積極的な戦略立案支るアルゴリズムによるクラスタリングの手援に役立てることができる。

。
法だ（図 1）回

図 4：研究多様性指標活用ウェブサイト用にデザインした新指標のロゴマーク

こうしてクラスタリングした一つずつのグラフ構造化で学術分野を再構成
共起頻度を考慮して偏りを補正

ブロックを「潜在的な学術分野」とみな統数研グループが着目したのは、「文ではなく、引用－被引用のデータのみに献同士の関係性」だ。論文などの学術

基づき、学術分野を新たに分類しなお

文献には、「引用－被引用関係」や「共したわけだ。

す。キュレーターによる従来のタグ付け

著関係」といった関係性が存在する。

ただ、このままでは「論文数の偏り」

出ている分野と、ほとんど論文の出ていつまり、本質的にグラフ（ネットワーク）の問題が残っているため、補正を加えない分野では単純にスコアを相対比較構造である。
「異分野融合の度合いをる必要がある。これには、自然言語処することは不可能だ。

測るには、学術文献をグラフ構造の理 で 使 わ れる「自 己 相 互 情 報 量

そこで、新指標の設計にあたっては、データとして表現し、その特徴を抽出す（ Point-wise Mutual Information:

多様性のスコアを「論文単位で」かつることが重要だと考えました」（本多）。

「書誌情報だけで」算出することができ、そこでまず、1981 年から2016 年まPMI）」のアルゴリズムを用いた。
PMI は、同一文書内に現れる二つの語の thisとis のように、どの文書にも頻分野間の偏りを適切に補正できること、でのグローバルな論文の引用－被引用

単語が共起する確率を表す指標だ。英出して現れる単語自体の出現確率を差

図3：学術文献グラフデータベースから切り出した論文ネットワークのサブグラフ

図 5：Research Metrics Workshop 2017の様子

さらに、中長期的な影響を測定できるこ

し引いて算出する。統数研グループは、公開が待たれる新指標「REDi」
多様性評価による研究の進化に期待とを要求仕様とした。
「これを満たすにこれを論文データに適用することで標準

完 成 間 近 の 新 指 標 は、
「REDi

は、高度な確率論や統計手法を用いる化を図った。すなわち、データの多い医（Research Diversity Index）」と名付

新指標開発に携わる水上は「アジア必要があります。統数研だからこそでき学系論文などの出現確率を差し引いた。2018 年夏に公開すけられた（図 4）の大学は、欧米の指標では低く評価さる取り組みです」と本多は話す。

うえで、別の論文との引用関係の確率る予定だ。2017 年 12 月には統数研がれる傾向があるように思います。われわ

開発中の新指標は、意思決定サイクを算出するように設定。これにより、満主催する評価関連では初の研究集会

れの開発した指標によって正当に評価

ルにおける「評価」と「戦略」を担うIR

たすべき仕様をすべてクリアしたことに「Research Metrics Workshop 2017」されるとしたらエキサイティングです」とへの導入を想定したものだ。例えば評。
なる（図 2、図 3）。また、を開催し、成果を発表した（図 5）

先を見つめる。一方で濵田は、「数値に現れにくく既存の指標では評価できない装」に設定している。
「5 件以上の大学・機関が試験的に運用することにより、新指標の有効性を検証していきます」と話す。

価フェーズでは、自機関の研究活動のあとは、補正後のブロックモデルを使特徴や強み、弱みなどをシステムに問い、引用関係にある論文が含まれるク2018 年 1 月には、日本オラクルの主催する「Oracle Research Platform サ

い合わせると、「A 年からB 年において、ラスター同士の距離を比較したり、平均

ミット＠つくば」で大学・学術機関向けに、大きな意義を感じます」とやりがいを

X 分野とY 分野の異分野融合が進みま値を算出したりすれば、論文の影響度、に発表した。

感じている。

した」、あるいは「国外研究機関との共つまり多様性の度合いを評価する指標

同研究が減少しました」といったレポーが完成する。
「現在はその算出方法を2018 年度の公募型共同利用の重点テーマでは「IR のための学術文献

統計数理を駆使した新指標の誕生にトが出力され、自機関の状況を客観的検討している段階です」（本多）。

データ分析と統計的モデル研究の深よって、日本の大学や研究機関がそれ化」と、IRを強く意識した名称に変えてぞれの強みを活かした研究活動を進展

研究を公募した。

させることが期待される。

に把握することができる。
一方、戦略フェーズでは、共同研究に向いた機関や異分野融合を促進す
べき分野、ある分野で交流・連携・協50

12 「IR 機能の強化と異分野融合指標の開発」

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図 2：学術文献グラフデータベース（Phase 2.0）のデータモデル

研究のすごさや面白さを可視化すること

まだ産声を上げて間もない研究 IR。

（広報室）

本多は、プロジェクトの次なるゴールを「大学評価システムへの新指標の実

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

51

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第13

回 「高度信用リスク統合データベース「いつか起こるかもしれない金 融危機」に備えるDBと損失率モデル

が何よりも重要だ。その「信用リスク」計算の鍵を握るのが、デフォルト確率（PD）とデフォルト時損失率（LGD）。だが、デフォルトした企業からしか得られないLGDは、データを集めるのが困難でモデル化が遅れている。統計数理研
究所は、複数の地方銀行のコンソーシアムを設立し、10 年以上かけて蓄積したデータをもとに、世界で初めてのデータ統合 LGDモデルを作成した。

バーゼルⅡを受けて銀行にリスク計算を推奨を予測しておくことが非常に重要だ。

、すなわち融資先がデルト確率（PD）

金融機関から見た企業の信用リス

フォルトする確率がどのくらいあるかを

クはこの二つの要因によって決まり、

バーゼル合意は金融のグローバル

管理しておく必要がある。

貸出額とPDとLGD の掛け算が「損化に伴い、金融システムの安定化と失」となる。

競 争 の 公 平 性を維 持する目的で、返済する能力があるかないか。融資「信用リスクを精緻に計算すること1988 年に初めて成立した。銀行の先が仮にデフォルトしたとしても、担保の重要性は以前から認識されていまし

持つ信用リスクに焦点を当て、リスクを売却するなどして貸し付けた金額がたが、それが 決 定 的になったのは、アセットの 8％相当の自己資本を保有

戻ってくるならば、銀行にとって損失『バーゼル合意』が改定されて、バーするなどの国際基準を定めたものだ。

にはならない（図１）。従ってデフォルト

ゼルⅡになったときです」と山下は話

日本はこれを受けて 2007 年 3 月か、すなわち銀行側が時損失率（LGD）す。

貸付金をどのくらい「回収できないか」

信用リスクを決める
デフォルト確率と損失率
世界を揺るがせたリーマンショックから10 年。当時、連日のようにマスコミ

らは、国際取引を行う銀行に対し、統図2：高度信用リスク統合データベースコンソーシアムプロジェクトの活動。

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

バーゼルⅡという。

本の中小企業に関する信頼できる最どこにも存在しません」と山下は明か

こうしてバーゼルⅡの施行を前に、大 のデータベースとして認 知され、す。

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

作成に乗り出した。

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

で計算するPD ではすべての企業がを賑わせた「信用リスク」という言葉

しかし、複雑な要素が絡み合う信用

は、景気が回復したいまでは、ほとん

リスクを精度よく算出できる統計モデ

ど聞かれなくなっている。

ルを作り上げるには、ファイナンス統対象となるのに対し、LGD の場合、デ信用リスクとはいったい何か。端的計の専 門 家の関 与が不 可 欠。そこ

取引先のデフォルト後データを持ち寄るコンソーシアムに言えば、銀行が企業に融資した資で、金 融 庁の特 別 研 究員を兼 務しPDを計算するモデルは、CRD 以外

日本企業の PD は 1％程度なので、金が、返済されない可能性のことだ。

バーゼル委員会の評価担当でもあっにも日本リスク・データ・バンクの提その時点でデータ数が 100 分の 1 に

統計数理研究所リスク解析戦略研究た山下を中心とする統数研チームが、供するRDB、全国地方銀行協会のなってしまう。このため、一つの銀行だ

センター長でもある山下智志副所長

銀行の課題に対応することになった。

けでは十分なデータを得ることができは、「信用リスクの発生要因は二つあ山 下は中 小 企 業 信 用リスク情 報整備事業を行うCRD 協会に設立時

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

報であることから、それも難しいという。

160 万件の企業のデフォルト情報をできるモデルは、一部の大銀行内部

しかし、日本に LGD のデータベース

データベース（Credit Risk Database）

ります」と説明する。
一つは、融資先の企業がデフォルト
するかしないか。デフォルトは、法的な倒産には至っていないものの、通常

52

金融システムの安定には、銀行が貸付金を回収できないリスクを管理することの融資は困難な状態。銀行はデフォ

もう一つは、デフォルト後に債務を▲山下智志副所長

コンソーシアムと損失モデル」

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

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

フォルトした企業のデータしか利用できないからだ。

ない。銀行同士でデータを持ち寄ることができればいいが、LGD は各行の営業成績にも関わる秘匿性の高い情響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介53

響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

銀行ごとに異なるニーズや定義のすり合わせがポイント

13 「高度信用リスク統合データベースコンソーシアムと損失モデル」
回

また、「デフォルト後の債権回収にいに吸い上げ、提供されたデータからついて何を知りたいか」は銀行ごとに得られた知見をきちんとフィードバック

LGD は、データベース構築の難しさ

異なり、しかも最 初はそれが明 確にするなど、コンソーシアム全体のモチもさることながら、モデルの作成にも困なっていないことが多い。通常、統計

ベーションを維持する幹事役を担うの難な問題がつきまとう。

に使う関 数 y=f(x) では、左 辺 y は決は田上だ。
「あまり目立つ分野ではな「LGDは、担保や保証の定義によっ

まっていて、右辺の f(x)をどうするかがいですが、世の中のためになるようにて、計算の仕方が大きく変わります。

問題になる。しかし、この場合、左辺

頑張りたいと考えています」と思いをこのためモデル作成にあたっては、高yをどう定義するかをまず決めなければ語る。

度な統計理論の知識と、金融の商習ならない。そこに難しさがあるのだとい「企業が短期的な視点で収益を追慣についての知見の両方が求められ。
う（図 4）

うのは仕方がない面もあります。ただ、3カ月に一度開催するコンソーシア

国全体がそれに追随すれば、もしもの

例えば、債権回収の仕方は銀行にムの会合では、加盟する銀行の担当

ときにどうなるか。われわれには、そのよってさまざまであり、回収にかかる期者が統数研に集まり、その定義につための防波堤をつくっておく役割があや統計モデルがないのは問題だ。複間も大きく異なる。地域密着で地元企

いて 2 年にわたり議論を続けた。

ると思っています」と山下も言う。

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

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

できるのは、ファイナンス統計学の専つまり、すぐデータを取れるデフォルト

コンソーシアムを立ち上げてから10門家を擁し、しかも中立的な立場の学

データと違い 5 年後でなければデータ

年がたち、LGD データの蓄積は着実

プロトタイプも完成した。山下は「5 行

ジェクトに関わってみて、改めてリスク

術機関である統数研が最もふさわしが取れない。

に進んでいる。すでに LGD モデルのの LGD データを統合したモデルは世マネジメントにはデータサイエンスや統い。そこで山下は「高度信用リスク統界初だと思います。LGD に関しては、計の視点が欠かせないと実感していま

合データベースコンソーシアムと損失

国際的に見ても日本がトップと言えるす」と話す。

モデル」のプロジェクトを立ち上げた。

でしょう」と胸を張る。

▲田上悠太特任助教るのです」と山下は言う。

価値が目に見えにくくともなくてはならない社会の防波堤

統計を使って、日本経済を見えない
図 4：金融のグローバル化などにより、新たな信用リスク評価基準が求められている。

いことから、信用リスクへの銀行の関ソーシアムの主なミッションは、加盟銀所し、一時期は金融庁の特別研究員

心も薄れがち。いつ訪れるとも知れな行の取引先の LGD データを統合したとしてバーゼル委員会の委員を務めた

いリスクに備えて収益を逃すことを避データベースを構築することと、これをことがある。その経験を踏まえ、日本

けたいという風潮がある。しかし、どん

基にオリジナルの LGD モデルを作成

社会に対しこれまで一貫して、LGD のな経済状態のときでも、金融危機がすることだ（図 2、3）。CRD モデルを、重要性を提唱してきた。

起こる確率は一定程度存在する。何各行共通モデルを前提としたレディー「銀行の損失は貸出額、PD、LGD

がリスクファクターになるかは起こってメイドとすれば、ここで扱うのは銀行のの三要素で決まるにもかかわらず、日

みなければわからないが、トリガーはい個別戦略を反映したモデル、いわば本では PD ばかりが取り沙汰され、計たるところ潜んでいるのだ。

オーダーメイドのモデルということにな

算の難しさもあって LGD には手を出さ

リスク研究は、リスクが眼前に現れる。

ない地方銀行が多いのです」。山下

ない限り価値が伝わりにくく、その意

2007 年に 1 行からスタートし、現在では5 行がこのコンソーシアムに参加。

は、そう指摘する。

味では報われにくい。けれども、こうし大学の商学部で統計技術の重要た研究は LGD データがいったん途切

統 数 研からは山 下のほか、現 在は性を感じた田上は、総合研究大学院

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

数研の特任助教となった。
「このプロ

メンバーの銀行からニーズをていねを担当している。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

研ならではの存在意義が、静かな光を（広報室）

いまは景気がよく、企業倒産が少な

山下は信託銀行を経て統数研に入

図 3：データベースの集計例。

リスクから守り、国を支える――。統数放つ。

地方銀行をメンバーとするこのコン

田上悠太特任助教がこのプロジェクト

54

第響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

55

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介第14

回 「マルチモーダル生体信号データの生体のメカニズムを時空間データの解析で解き 明かす
念がある。
こうした状況を受けて今年 4 月、統計数理研究所に新たに設立されたのが、▲伊藤陽一医療健康データ科学研究センター長

統計教育・研究支援とデータサイエンスの高度化が使命

今年 4月、統計数理研究所に新たなセンターが誕生した。医学・健康科学領域における先進的なデータサイエンスの研究・教育を推進することを目的とす
る医療健康データ科学研究センターだ。ここでは、研究プロジェクトの一つ「マルチモーダル生体信号データの時空間解析プロジェクト」の概要とともに、同センターの方向性を紹介する。

ターは、この 2 点を最大のミッションとしています」。伊藤センター長はそう現状を見据え、使命を語る。

「医療健康データ科学研究センター」だ。

教育面では、全国の大学の医療・健組織体制は 9 人の所内教員と、12 人の康科学分野の研究者を対象としたデータ

客員教授、7 人の客員准教授、2 人のサイエンスの教育コースと公開講座を実

外来研究員からなる総勢 30 人。センター

施する。初年度の 2018 年度は、生物

長には、医学統計の第一人者である伊統計学基礎、疫学・公衆衛生統計、臨藤陽一教授が迎えられた。

床研究統計、生体データ時空間解析の「現代の医学アカデミアで行われる臨全 4コースを開講。公開講座は前期に 2

床研究・臨床試験では、高度な統計解講座を予定しており、すでに 5 月に実施

析手法を用いたデータ解析が必須なもの

した「臨床研究・疫学研究における傾になっています。先端医学研究の国際

向スコアを用いた統計解析」は、受け付競争をリードするためにも、統計教育やけ開始後すぐに満席となるほどの人気を研究支援体制の整備と、データサイエン。
博した（図 1）

ス研究の高度化は喫緊の課題。当セン

図2：脳幹の呼吸関連部位からスライス標本を作成し、イメージングデータ（動画）と局所場電位データを取得する。

呼吸を司るニューロンのネットワーク機構を解明
み わけいち三分一史和准教授をプロジェクトリー

脳幹のニューロンがどのような機構で動本に電極を置き、数十～数百個の細胞の作し、呼吸を作りだしているかを明らかに

局所場電位データを取得する。波形の中する研究だ。

で、バーストの起こっている時点が、細胞医学の世界で、科学的根拠に基づくダーとする「マルチモーダル生体信号デー

計測には、「カルシウムイメージング法」が同期して呼吸活動を引き起こす指令を

医 療 の 実 践（EBM ： Evidence-

タの時空間解析プロジェクト」は、同センを用いる。マウスの脳幹を600ミクロン程出すタイミングだ。そのときの画像を解析す

Based Medicine）が提唱されはじめたのは 1990 年代のこと。以降、その普及

ターの推進する六つの研究プロジェクトの度の厚さにスライスした標本に蛍光色素

れば、呼吸時のニューロンの活動の様子

一つ。複数の計測方法による同時計測を添加し、ニューロンの活動による細胞が分かる（図 2）。

とともに、医療統計学の重要性はますま（＝マルチモーダル）によって得られた高内カルシウム濃度の変化をイメージング

す高まっている。

精度の生体信号や画像を、時系列的変データ（動画）で記録する方法だ。

ところが、日本の医学アカデミアでは

動と空間的変動の両面を考慮して解析す

この実 験のため、三 分 一は共 同 研究者で生理学が専門の兵庫医科大学

三分一は説明する。
「起きている間は

尾家慶彦助教と共にゲッティンゲン大学

統計教育の体制づくりが遅れ、統計学るものだ。その研究成果は、生体メカニズ

呼吸を意識的にコントロールすることもでへ赴いた。同大学は細胞種ごとに異なるの専門家が極端に不足しているのが実ムの解明や生体の状態の把握と予測なきます。しかし、眠っている間を含め通常蛍光特性を示す特殊な遺伝子改変マウ情だ。例えば、海外の医学ジャーナルにどに生かされる。

は脳幹でニューロンが自律的にネットワー

スを保有しているからだ。

論文を投稿した日本人研究者が、レビュ

このプロジェクトの中で、三分一が兵アーから統計解析を求められたものの対庫医科大学、
ドイツのゲッティンゲン大応ができないというケースも少なくない。
このままでは、臨床研究における日本の情報発信力の低下にもつながるとの懸56

時空間解析プロジェクト」

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図1：医療健康データ科学研究センターが5月31日に開催した公開講座は受講者の熱気に包まれた。

クをつくり、無意識的に呼吸リズムが形学と連携して取り組んでいるのが、「呼吸

だが、スライス標本の動画だけでは、細事前処理のブレ補正やノイズ除去、視覚化にも統計ノウハウ

リズムを形成するニューロンネットワーク

胞がいつ自発的な呼吸を引き起こす活動

こうして実験は無事に終わり、データは機構の解明」。動物が呼吸をするとき、をしているのかを特定できない。そこで、標得られた。ただし、解析には、画像データ

成されています」

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介57響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介第14 「マルチモーダル生体信号データの時空間解析プロジェクト」
回せ、その他最適化プロセスにも様々な工べての活動性ニューロンの中から、呼吸育センターの木村良一准教授が客員とし夫を施した。これが、「時空間フィルタリン

性ニューロンを抽出する。これには、局所て参加している。

グ」の手法だ。

場電位データと個々の細胞の活動を示

菊地教授の「ヒトの認知機能と精神

こうしてノイズを除いた画像データからす細胞内カルシウム濃度変化のデータと科領域におけるリハビリテーションの研ニューロンを検出し、さらに統計的処理にの間で相互相関解析を行い、統計的に究」は、じゃんけんテストなどさまざまな実

より呼吸に関連する興奮性ニューロン、グ

有意なニューロンを検出した。

験から得た脳波や脳組織の画像などか

リシン抑制性ニューロン、GABA 抑制性

そしていよいよ、検 出された呼 吸 性ニューロンの 3 種類のニューロンを特定すニューロン間の因果性を推定する。まずはる。
「これら3 種のニューロンはさらに活性

手始めに代表的な時系列モデルである

清野教授の「生体信号解析、モニタ

化特性により複数のタイプに分類されま

自己回帰 (AR) モデルと外生変数型自己リング、予測、計測システムの開発」は、す。それらがどのように呼吸リズムの形成

回帰（AR-X）モデルを特定のニューロン

ウェアラブル生体センサが生む可能性ををしているのか、いくつかの説はありますに適用し、他のニューロンからの因果性を研究。繊維メーカーのクラボウとの産学が、まだまだ未解明な点が多い。実験的評価した。AR-X モデルは、あるニューロン

連携プロジェクトで、インナーウェアからなアプローチと統計学的なアプローチのy に対する自己回帰モデルに、他のニューから呼吸に関係するニューロンを検出し協働として研究を行っているところです」

ロン x からの入力を考慮したモデルだ。もなければならない。
「じつは、ここからが（三分一）。

し、AR-X モデルの方が AR モデルより当▲三分一史和モデリング研究系准教授

データの事前処理の長い道のりの始まり

前述のように、実験に使ったマウスはてはまりがよければ、他のニューロン x からら、精神疾患のメカニズムを明らかにする。
もの（図 4）

図4：「後出しじゃんけん」でコンピューター上にランダムに提示された手に勝つ手を出す課題（上）と負ける手を出す課題（下）を用いて、脳の活性化の様子を調べる。

生体情報を取得し、熱中症リスクを管理するサイバーフィジカルシステムを構築し。
た（図 5）

ンの関係性を明らかにした。三分一は、解析や因果性の推定が必要な分野に幅

木村准教授の「電気生理実験、アル細胞種ごとに異なる蛍光特性を示す。動の影響があると解釈することができる。

今後さらに、すべてのニューロンを一度に広く応用できるはずです」と三分一は話ツハイマー病モデル動物を用いた認知シ

まず、動画のブレ補正が必要だ。スライ

画を1 枚ずつの静止画として切り出した「時系列モデルの当てはまりの良さのモデル化する多変量 AR モデルへと拡張す。

ステムに関する研究」は、海馬の信号のス標本の撮影時には、灌流液の流動やド上で、それぞれの画像を2 値化し、重ね評価には、統数研の元所長である故・するという。その過程にはまた様々な工リフトと呼ばれる顕微鏡ステージ自体の動合わせることで 1 つの画像に 3 種の分布

赤池弘次先生が考案した赤池情報量規夫とノウハウが必要であるが、モデルのきによって、観察面が動いてしまう。X 方を表現する。これら一連のプロセスは三準（AIC）を使いました。これは、統数研

パラメータを調べることで、ニューロンの向とY 方向、さらに回転が加わるズレが生

分一がこのイメージングデータ解析のたの伝統的なテクニックです」と三分一はネットワーク構造が解明できるのだ。

マルチモーダル生体信号データの時

いずれも、高度な統計解析が求められじることから、画像マッチングの最適計算めに開発した事前処理と視覚化法だ。

言う。これにより、ターゲットとしたニュー「呼吸は生体メカニズムの根幹を成す

空間解析プロジェクトには、群馬大学大る研究内容であり、医療健康データ科学

ロンとその他の活動性ニューロンの 2 体もの。この研究成果は将来、海馬におけ

学院保健学研究科の菊地千一郎教授、研究センターを通じた統数研との連携

間の因果性を推定し、視覚化することにる記憶の仕組みなど、脳のシステムはも

大阪大学大学院基礎工学研究科の清に、大きな期待がかかっている。

。
成功した（図 3）

ちろん、地球環境システムなど、時空間

野健教授、山口東京理科大学共通教でした」と三分一は振り返る。

により、画像を変換しなければならない。
ゴリズムをどうするかなどの判断には、本統数研伝統のテクニックを駆使しニューロン間の因果性を探る

来の専門ではない画像解析のノウハウを解析ではまず、事前処理で得られたすどの画像を補正の基準とするか、アル認知システムの解明や熱中症対策システムに寄与

伝わり方と認知機能の関係性から、健常な脳とアルツハイマー病の脳の違いなどを明らかにするものだ（図 6）。

（広報室）

AR-X モデルでは、1 個ずつのニューロ駆使した。また、数値解析ソフトにバグが見つかり、開発元とともにその解消にあたるなど、予想外の事態にも見舞われた。
「3 年ほどかかって、ようやく補正の全自動化ができました」と三分一は言う。
ブレ補正の次は、ノイズ除去の作業だ。呼吸バーストの周波数帯域をフィル
ターとして、電位データから呼吸以外の信号（ノイズ）を除去する。同時に、画像からもニューロン以外のノイズを除去。
これには、画像上に窓を移動させ、枠内のデータを平均の点に置き換えることで平滑化する「移動平均化」を組み合わ

58

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図 3：左図は、グリシン抑制性ニューロン（赤丸）から他のすべての活動性ニューロンに対する影響を示す。矢印の先にある2 個の活動性ニューロンが黄色寄りの色で表示され、比較的大きい影響を及ぼしている。右図は同じグリシン抑制性ニューロンに対するすべての活動性ニューロンからの影響を示す。この2枚の画像から、影響を及ぼすニューロンと、影響を受けるニューロンが異なっていることが分かる。

図 5：サイバーフィジカルシステムの概念図。ウェアラブル生体センサ
によって建設現場などの作業者の心拍数や服内の温度などのデータを取得し、気象情報や救急搬送情報などと合わせてアラートを出す仕組みだ。

図 6：海馬のスライス標本に刺激を与え、入力と出力の様子をイメージングする。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

59

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介第15

回 「統計思考院におけるデータサイエンス

実社会で活躍できる「棟梁レベル」のデータサイエンティストを育成▲川﨑能典統計思考院長

統計思考力を備えたＴ型人材を育てる“道場”

高度人材育成プログラム」
日本では今、データサイエンティストの圧倒的な不足が指摘されている。特に求められているのが、多くのデータサイエンティストたちを束ねる“棟梁”のような存在だ。統計数理研究所の中で人材育成に特化した組織である統計思考院
は、日本社会に棟梁レベルの人材を増やすべく、裾野から頂点まで幅広い範囲をカバーする教育プログラムを開発、実施している。

考院」の堂々とした揮毫は、情報・シは別に、社会人や他大学の学生などに“大人の学問”といわれる所以です」とベルの層が極めて薄く、

ステム研究機構の北川源四郎前機構

も間口を広げ、多様な統計教育を展開

話す。

そのことが人材輩出シス長の筆によるものだ。

している点に特色がある。

研究者や学生はもちろん、固有分野

統数研が「統計思考力を備えた T 型

例えば、以前から統数研が社会人向の研究で統計学の必要性を感じた社

人材の育成」を掲げて統計思考院を立けに開催していた公開講座や統計相談会人などさまざまな人が集い、切磋琢磨

そこで、統 計 思 考 院

ち上げたのは、今から7年前の2011年。

などの活動を統合・拡大し、現在は統しながら統計思考の訓練や研究をする。

では棟梁レベル人材のここでいう「T 型人材」とは、専門分野

計思考院の事業として継続。特に、あ統計思考院は、そんな「道場」のような戦略的育成に乗り出しの深い知識を縦軸とし、統計学というらゆる産業でデータサイエンスの知識が場だ。

た。その 一 つが、統 計

分野横断型の広い知識を横軸として備求められるようになった昨今、公開講座

えた人材を意味する。統計思考院長をは大人気だ。2017 年度には一般講座務める川﨑能典教授は、そのミッションている。

数理の知識とスキルをとして「スパース推定」「ロバスト統計～

統計数理の知識を効率的に習得させる「リーディング DAT」

ティスト（Leading Data

を「人材育成のための教育プログラム

外れ値への対処の仕方」「時系列解析

今、日本ではデータサイエンティスト

Analytics Talents）のを企画・開発し、世の中に提供するこ入門」などのテーマで講座を開催し、延の不足が国家的な課題となっている。

育成を目的とする「リーと」と説明する。

べ 944 人が受講した。

なかでも圧倒的に足りないのが、一般

デ ィン グ DAT」
。2017

的なデータサイエンティストを指導し、統年度に新たに編成した括するリーダーの存在だ。

プログラムだ。

持ったデータサイエン

統計科学の博士の輩出については、川﨑は「学生時代に理論を学ぶこと

統数研はもともと総合研究大学院大学も重要ですが、統計学の必要性を痛感

統計数理研究所の一角に、銘木の複合科学研究科統計科学専攻での教するのは、実社会に出てデータ分析の情報・システム研究機構ビッグデー

こ の プ ログ ラ ム は扁額が掛かった部屋がある。
「統計思育を担っている。統計思考院ではこれと課題に直面したときでしょう。統計学がタ利活用に係る専門人材育成に向け「リーディング DAT 講座」

た産官学懇談会の報告書は、1 年間と「リーディング DAT 養に育成すべきデータサイエンティストの成コース」で構成される

人数分布をピラミッド型で示している

（図 2）
。

（図１）
。

図 1：左の図は、1 年間に育成すべきデータサイエンティストの人数分布を表す。右側の2 枚の図のように、現状では不足している棟梁レベルの人材を500人程度育成すれば、トップタレントが生まれる土壌となると同時に、大学や企業でのデータサイエンティスト育成の促進につながる効果が期待できる。

60

テムのボトルネックとなっ響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

前者は、棟梁レベル

理想は、大学では基本的なデータリをめざすデータサイエン

テラシーを身に付け、理系修士では統ティストに必須の統計数

計検定 2 級程度のスキルを習得する。

理の知識を効率的に習このレベルを「見習い」とし、その上位得させることを目的とす

ランクには検定準 1 級相当の「独り立る講座だ。初年度は「実ちレベル」、さらにこの層を統括する1

践 ベイズ モデリング」

級相当の「棟梁レベル」が存在する、（L-B1）と「機械学習とというものだ。

データサイエンスの現代

ところが報告書によれば、現在の日的手法」（L-B2）の 2 講

本は、ピラミッドの底辺に比べて棟梁レ座を開 催し、それぞれ

図 2：リーディングDATの概念図と、2017 年度の開催の様子。
養成コースの修了者には樋口知之統計数理研究所長から認定証が授与された。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介61響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第15 「統計思考院におけるデータサイエンス高度人材育成プログラム」
回

計思考院の実施する「共同研究スター

企業の生データを扱えるのが魅力「データ分析ハッカソン」

トアップ」プログラムだ（図 3）。社会人や統計学以外の研究者など、データ解▲清水邦夫特命教授

統計思考院では、次代を担う学生や自分の実力に何が足りないか分かり、いる人々に対し、共同研究のコンサル

若手社会人にも成長の場を用意してい次のステップへ進むことができるのでティングを行う。清水邦夫特命教授をはる。
「データ分析ハッカソン」は、チームす」とその意味を語る。

じめとするベテラン教授陣が統計思考ごとにデータ分析スキルを駆使し、社会時代に応じて、さまざまな場面で必要院に所属する若手研究者とペアにな問題の解決や新規サービスの提案ととされるデータサイエンティストを育て、り、持ち込まれた課題の解決を支援す

いった正解を決めにくい課題を競い合う社会へ送り出す――。統計思考院のる。

イベントだ（図 4）。

存在意義は、ますます重要性を増して

みのデータに関する解析法だけでなく、一般的なハッカソンとの最大の違い▲神谷直樹特任准教授

データの収集法や調査の方法、実験た。ビッグデータ時代の今、企業だけだ。例えば、「販売データを基に売上げ一方、後者は少人数のハイポテン

新設した。初心者から最高レベルまで豊富な経験と知見を生かした助言が好ではできない統計分析を統計思考院

アップにつながる新たなサービスを提案

シャルな人材を対象とする。リーディングのラインナップを揃え、一貫して教えら評を博している。清水は「年間 50 件ほが主導し、支援していく必要があるとする」といったテーマでハッカソンを実施

DAT 講座を受講した後、その内容に関する実践的な課題が出され、1カ月かけれるのも、統計専門家を擁する統数研

どの相談を受け付け、そのうちの 4～5

思います」。

する場合、リアルなデータの確かな分析にしかできない取り組みだ。

件は共同研究に結びついています」とレポートの評価が合格で、かつ講評会と特別講演に出席した受講者には修了認定証が交付される。17 年度は募集

データ解析・統計分析のお悩み相談「共同研究スタートアップ」

さらに、この取り組みは、相談者へに基づいた提案でなければ意味がなの貢献に留まらない。数多くの多様ない。だが、企業は当然ながら、秘匿性

清水は、統計思考院の役割を戦後データに触れ、実社会での課題解決の高い生データを外部へ出すことにはの大学と製造業の関係になぞらえる。

に携わることは、特任助教などとして慎重だ。統計思考院が生データを提供「アメリカで開発された QC 活動を日本

統計思考院へ配属された若手統計学してもらえるのは、統数研への信頼はも実績を紹介する。

（広報室）

するデータ分析スキルを重視することの計画など、事前準備の段階も含め、て取り組んだ結果をレポートにまとめる。

いる。

は、企業などが保有する生データに対エンスの基礎を学ぶ入門講座（L-A）も61 人が受講した。

いわゆる“汚れたデータ”を扱う機会はありません。この経験を通じて参加者は

析・統計分析に関わる問題で悩んで豊富な経験と知見を生かし、取得済▲野村俊一モデリング研究系助教

れほど大規模な、しかも不整合の多い、

人数を大幅に上回る申込者の中から公開講座と同様に、以前から実施しの大 学が企 業へ紹 介し、指 導しまし

者にとっても貴重な経験になる。
「こことより、専用のクラウド計算システム上

34 人が受講し、そのうち 25 人が認定ていた統計相談を引き継いだのが、統た。そして日本はものづくり大国になっから巣立った人は皆、大学や研究所に仮想デスクトップ環境を用意し、高い証を受け取った。

の良いポジションに着いています」とセキュリティーを確保しているからだ。

「短期間でさまざまなトピックを体系的清水が言うとおり、有効なキャリアパス

に学び、自分でデータを扱う訓練ができとなっている。

データ分 析 ハッカソンを担 当する
神谷直樹特任准教授は「座学では、こる。社会人にとって、すぐ業務に生かせる内容となっています」と川﨑は言う。

L-B1を受け持ったモデリング研究系の野村俊一助教は「データ分析をなるべ
く実践的に教えました。レポートを読むと、概ねきちんと分析できているものの、
テクニカルな部分で勘違いをしている人も。間違いやすい部分は講評会で補足しました」と話す。
高度な内容の講評や講義は統数研ならではだが、受講者のレベルは一律ではない。大学で統計学の理論を学んだ人は少ない のが 実 情だ。そこで、2018 年度からは、3 日間でデータサイ

62

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図3：共同研究スタートアップでは、統計思考院のベテランと若手が企業や他分野の研究者の相談を受けてアドバイスする。内容によって、共同研究に発展することも。

図 4：2017 年度のデータ分析ハッカソンには6チームが参加。メンバーはデータ補正やモデル化、事業化のアイデア出しなど役割分担をすることで、自分の得意分野に気づくことができる。オンプレミスの共用クラウド計算システム上に仮想デスクトップ環境を用意し、高いセキュリティを確保したうえで実施。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

63

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第調査票情報を安全に提供 する
持ち出し審査基準を開発
や外部ネットワークからのシャットアウト

ようとの動きが顕著になってきた。その大前提となるのが、調査協力者のプライバ
シー保護だ。統計数理研究所は、データの提供元である統計センターと連携し、研究者が全国の大学に設置されたオンサイト施設で調査票情報にアクセスして分析した結果を持ち出す際の安全性審査基準を策定。審査における経験則
ルールを決定するとともに、研究者を支援するツールの開発を手掛けている。

利用の体制を整えると同時に、より強化しなければならないのが、調査対象

め、研究室のセキュリティ環境によって学などに設置されたオンサイト施設で、者の機密情報保護だ。例えば、高額は利用申請できないケースが少なくな

リモートアクセスの試行運用も始まっ

商品の購買情報、家計の収入や土地かった。また、提供方法も、必要最低た。今後は、施設を訪れた研究者が、などの資産額、雇用契約期間や仕事限のデータをDVD の形で渡されることシンクライアントからサーバにアクセス

内容など、プライバシーに関わる情報

から、使い勝手がよくなかった。

し、フルスペックのデータを用いて分析が、公開された研究成果から漏洩するできるようになる。このことが、探索的・ことのないよう、慎重な取り扱いが求め研究機構とデータの提供元である統計

創造的な研究に資すると期待されていられる。

センターが二次利用の普及・啓発にる（図 1、2）。

京・立川の統計数理研究所内に「オンサイト施設」を開設。研究者は事前申請のうえで来訪し、調査票情報に直オンサイト施設利用での分析結果安全基準を作成
リモートアクセスを活用したオンサイト

そこで、オンサイト施設で分析した成果物を外部に持ち出す場合には、その安全性・秘匿性のチェックを受ける仕組みを構築することとなった（図 3）。統計センターの非常勤職員となり、その安全基準を作成したのが、統計数理研究所の南和宏准教授と、匿名化技

図 2：オンサイトを訪れた研究者は国立情報学研究所の学術情報ネットワーク「SINET」を介して遠隔で中央データ管理施設のデータベースにアクセスする。

術の研究で実績のあるNTT の菊池亮

国勢調査や国民経済計算（GDP 統計）、経済センサス（企業経済活動の博士だ。

実態調査）など、政府は長年にわたり「今回の安全基準を策定するにあた

止できないと判断し、この結論に達した

さまざまな公的調査を実施してきた。そり、まず二つの前提条件を決めました」という。

の位置づけが「行政のための統計」かと南は説明する。一つは、研究者は悪基準作成にあたっては、欧米諸国のル」による二次審査の 2 段階で行う。

ら「社会の情報基盤としての統計」へ

意の情報漏えいを行わない、と仮定す

統計開示抑制に関する「Eurostat 基

経験則は、明示的に記述されたルール

大きく転換したのは、2007 年の統計

ること。つまり、機密情報を含む分析結準（SDC ハンドブック）」を参考にした。

で、非常に厳格なものだ。これに対し法全面改正をきっかけとする。

果が不注意によって論文に掲載され、ここでは「安全性基準の作成は『どの原則ルールは、データの意味や特徴を第三者によって漏えいするケースを想ような動物を入れるかわからない動物園

考慮し、個別の状況に柔軟に対応す定する。

の檻』を設計するようなもの」と汎用的るもの。日本でもこの 2 段階審査の枠組みを採用することにした。

これにより、国民が合理的な意思決定を行うための共有財産として、公的同ハンドブックでは、実際の審査は「経験則」による一次審査、「原則ルー

統計を活用する道が拓かれた。学術研

もう一つは、研究者がデータの持出な基準作成の難しさを説き、審査対象

究など公益目的に限り、調査票情報のしを複数回行う場合、中間結果にも最を標準的なデータ形式に限定している。

菊池博士は「安全性と利便性はト

二次利用が認められるようになったので

終結果と同じ基準を適用すること。中南は「今回の基準でも同様に、対象をレードオフの関係にあり、完璧な基準を間結果に対しては、論文に掲載しない

度数表や数量表、線形回帰係数およつくることは不可能。運用面でいかに前提で基準を緩和することも検討した

び非線形回帰係数、パーセンタイル値

バランスを取るかがポイントです」と話ものの、うっかり掲載してしまうミスを防などに絞りました」と話す。

す。

ある。
ただし、利用者である研究者には、データを操作する部屋の入退室管理

64

政策立案のために官庁が実施してきた公的調査のデータを学術研究にも活用しさらに今年度から、全国 9 カ所の大関する連携協定を結び、2012 年に東提供対象の拡大で調査票情報の活用が進む

回 「公的調査データの統計開示抑制」など、厳しい要件が課せられる。このた

そこで、2010 年に情 報・システム▲南 和宏モデリング研究系准教授

接アクセスできるようになった。

16

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図 1： 公的統計情報へのリモートアクセスによるオンサイト利用では、従来に比べて利用申請が簡素化されるとともに、フルスペックのデータを活用できるようになる。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介65響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

一の区分に属することを禁ずる。

回

位、第二位の客体の値を抽出する必例を積み上げるなかででき上がっていく

用の成功例にしたい」と抱負を語る。

要がある（図４、5）。

ものだ。調査データ開示の事務を取り

データサイエンスの最前線を支える取り

また、秘匿化をするにも、集計表のう

仕切る統計センターの阿部穂日上席

組みを統数研の知見が牽引している。

値を入力とする関数の出力」と捉え、

ち占有性ルールを侵害する数値を持つ

統計専門職は、審査側の立場から次（広報室）

関数の出力を使って個票値をどの程度セルだけを隠したのでは、行計や列計のように語る。
「経験則ではどんなデー特定できるのか、データの特性も加味から復元できる可能性がある。この場

タも基準を満たさなければ持ち出し不可

して判定する。場合によっては経験則

合、秘匿セル変数の取りうる範囲が十とするものの、例えば消費実態調査のでは NG であっても安全であるような場分広くなるように、追加でセルを隠さな

客体の性別や年齢のクロス集計などの合があり、そのような場合にも柔軟に対ければならない（図 6）。こうした処理をように、公開しても実質的に問題ない応するのが、原則ルールの目的だ。

手計算で行うのはほぼ不可能だ。

ものもあります」。

申請者の負担を軽減する
R ツールを新たに開発

現状では、どの情報を秘匿すべきか、

実際に、オランダの統計局は表デー
タウ アルガスタの秘匿処理ツール「τ-Argus」を開▲阿部 穂日統計センター上席統計専門職

明確な線引きはなされていない。統計調査の所管官庁の判断は、協力者を発している。南らは、日本にもこれを導

通常の分析結果は機密情報を含む

入できないかと考えた。だが、調べてみ分析者と審査者をつなぐという思い確保するためにどうしても安全側へ傾経験則での原則は、①個票データはことから、そのままでは安全性審査を通ると、このツールはどう考えても、分析で「SDCLink」と名付けた新ツールはく。しかし、そのために研究者の手間や機密情報、②客体 10 の原則、③占有らない。このため、研究者は事前にデー者と審査者が同一でなければ使えない

すでに施 行 運 用 段 階に達している。

審査時間が増大したのでは、利用促性の原則、④グループ開示の原則の四

タの秘匿処理を行った分析結果を用意ものだった。南はオランダへ赴き、直「 SDC 」は Statistical Disclosure

進に歯止めがかかる。阿部上席統計つ。①の原則から、個票データの最小する。一方で、審査担当者は秘匿済み

接、担 当 者に話を聞いた。ところが、Control（統計開示抑制）の略。近日専門職は「統計家の研究成果を実務

値、最大値の持ち出しは不可となる。

の分析結果を見ても、基準を満たして意外なことにオランダでは安全性審査中にオンサイト施設に導入するとともに反映し、審査時間の短縮を進めるな②は、個票値の推定ができないようにいるか否かの判断ができない。

にはツールを使わず、審査担当者の経に、完成度を高めて R のパッケージとし

ど、利用者の利便性を確保できるシス験に基づく審査が行われていた。

て提供することも計画しているという。

テムをつくっていきたい」と話す。

客体数を10 以上確保するというもの。

このため研究者には、審査用に説明③は同様の理由で、いずれかの個票

資料を添付してもらうのだが、これが研使えるものがないのなら、つくるしか値の割合が全体の 50％以上を占めて究者にとって作業負担を増大させる要ない――。そう考え、南と菊池博士ははいけないというものだ。また④の原則因となる。例えば、占有性ルールの審統計ソフト“R”を使い、秘匿処理と説から、ある属性でグループ化された個票査で、全体の 50％を占める個票値がな

明文書が同時に自動で作成できる新たの 90％以上が、別の属性に関して同

いかどうかは、元の個票データから第一なツールの開発に乗り出した。

図 3：オンサイト施設からのリモートアクセスによる分析結果の持ち出し
手順のイメージ。研究者自身が、安全性審査を受けるまえにデータ秘匿処理を行う。

66

16 「公的調査データの統計開示抑制」

を希望する分析結果を「複数の個票原則ルールでは、研究者が持ち出し▲菊池 亮博士（工学）NTTセキュアプラッ
トフォーム研究所

第響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図 4：データ秘匿処理を施した分析結果を審査するには、研究者自身が説明資料を揃える必要がある。

このプロジェクトに携わった意義につ

運用状況の課題をフィードバックし利用者の利便性を高める

は、ビッグデータ時代の最重要課題で安全性基準の原則ルールは、裁判す。オンサイト利用における安全性審における判例のように、運用しながら実査プロセスの確立をビッグデータ利活

いて、南は「個人のプライバシー保護

図 5：占有性ルールの審査では、分析データに加えて、第一位、第二位の客体の値を抽出して提出しなければならない。

図 6：秘匿化にあたっては、当該セル（この例の場合χ₂₃ 以外に、
χ₁₁, ₁₃, ₂₁ のセルを隠す必要がある。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

67

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第17

回 「多層整数計画に基づくクリンチ／

リーグスポーツをより面白 くする
勝敗数計算のアルゴリズム を確立と言える残り勝ち試合数を表す。つまり、「マジック１」ならば「あと１勝すれば優勝確定」であり、優勝が確定した時▲伊藤聡副所長

セ・リーグの CS 進出を巡って
マジックナンバーに食い違い
今からちょうど10 年前の秋、プロ野

6 位の横浜は残り試合全勝でも巨人を上回ることができなくなり、3 位のヤクルトと4 位の阪神は残り試合を全勝すれ点で「マジック０」となる。マジックが「点ば巨人をわずかに上回る状況となった。

灯」するのは、他の全チームに自力優

このため、巨人の CS マジックが１となっ勝の可能性がなくなった瞬間だ。

たのである。

野球などのリーグスポーツでは、シーズン中盤を過ぎた頃から、「あと何試合勝てば優勝か」あるいは「プレーオフ進出か」がファンの最大関心事になる。それを算出するのが「クリンチナンバー」だ。ルールが複雑な競技でプレーオフのように複数チームの順位が問題となる場合、クリンチは「非線形」となり、計算量は膨大になる。統計数理研究所は、ドイツの研究機関との共同研究によって、そのアルゴリズムを確立した。

過ごされてしまった。

最適化問題としてクリンチナンバーを解く手法で特許を取得
共同通信社は、この事態を受けて統一 方、CS マジックは、CS への進出

しかし、前日の 10 日の時点で、ヤク

計数理研究所に協力を依頼した。従来が決定するまでの最小勝ち試合数を表

ルトと阪神の直接対決が 6 試合残っての CS マジックナンバーのように「あと何す。CS に出場できるのはリーグ戦の上おり、その勝敗を加味すると、両方の勝すればいいか」と上限を与える目安に

位 3 チーム。

チームが共に巨人を上回る可能性はな

とどまらず、最小の勝数を正確に与える

09 年のケースで言えば、巨人が残りかった。巨人が 4 位以下になる可能性

新しい指標を模索してのことだった。

試合を全敗した場合の勝率と、他のもなくなっていたことから、すでに巨人は相談を受けた伊藤聡教授（現 統計チームが残り試合を全勝したときの勝

CS マジックを０とし、CS 進出を決めてい数理研究所副所長）は同社と共同研率を比較し、巨人を上回ることのできな

たことになる。

いチームが 3 チーム以上になった時点
で、巨人の CS マジックが０となる。

11 日の試合終了時、5 位の広島と究を進め、2010 年に CS 進出までの目

どのメディアも、共同通信社の配信安を計算する新たな指標「CSクリンチ

するマジックナンバー情報を基に記事をナンバー」を開発し、特許を取得。共作成していたため、この食い違いが見

同通信社は、各加盟メディアへの配信

図 2： 整数計画法によるエリミネーションナンバーの考え方のフロー（国内男子プロバスケット
ボールのBリーグを対象とした例）。

を開始した。

球界で、クライマックスシリーズ（CS）
への出場が決定するマジックナンバー

伊藤は「クリンチナンバーの算出がを巡り、ちょっとした混乱が起こった。

最も難しいのは、間違いなく日本のプロ

9 月 12 日、マスコミは一斉に巨人の出場決定を報じた。11 日の試合が終わった時点で CS マジックが「1」となっ野球でしょう。ルールが複雑なうえ、チー

クリンチナンバーの「clinch」は「決の配信に使われている。しかし、伊藤のム間の勝率が同率の場合の取り扱い着をつける」という意味だ。ちなみにマ

挑戦がそこで終わったわけではない。

などに、明文化されていないルールがあジックナン バ ーは「majic word（呪「じつは開発のとき、解けない問題がたからだ。ところが、実際はその試合のり、条件が非常に細分化されるからで文）」から派生した言葉。ビンゴゲーム

一つありました。その部分を回避するた

行われる前の時点で、巨人はセントラす」と話す。

を排除することで、短時間で計算できる方法だ。

2010 年に開発した CSクリンチナン
バーの計算方法は、今でも共同通信社

で、「この数字が来ますように」と祈るとめに、別のさまざまな方法を組み合わせ

しかも、優勝マジックでは 1 位になる

きの数字をマジックナンバーと呼んでいて解を求めています。計算結果は同じための最小勝数だけを考えればいいのたのが、野球などのリーグスポーツにもですが、学術的にはそれを直接解ける

当時、日本のプロ野球セ・リーグにに対し、CS では「3 位以内」が条件に使われるようになったという。

ようにしたいと思っていたのです」と伊は、「優勝マジック」と「CS マジック」のなることから、点灯チームも比較の対象

ル・リーグで 3 位以内に入ることが決定していたことが判明したのだ。

2 種類のマジックナンバーがあった。前者は「他のチームが残り試合を全勝しても、自分のチームの優勝が確定する」

68

エリミネーションナンバーの計算」

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図 1： Bリーグを対象としたチャンピオンシップ・トーナメント進出エリミネーションナンバーの計算時間。全 18チームの計算に要した個々の時間を1日単位で箱ひげ図にプロットした。アルゴリズ
ムを工夫することで、改良前（左）から改良後（右）には計算時間を大幅に短縮することができた。

となるチームも複数となる。伊藤の開発した CSクリンチナンバーは、最適化手法を用いて計算の必要のないパターン

複雑なルールがもたらす「非線形性」の整数計画問題を解くアルゴリズム

藤は振り返る。
そのためには「整数非線形計画問題」を解く必要があった。そこで、
ドイ
ツ・ベ ルリン 州 の 研 究 機 関「Zuse

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介69響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第17 「多層整数計画に基づくクリンチ／エリミネーションナンバーの計算」
回

1 問にかかる時間は最長でも 1 分以

ロ野球のルールを踏まえたクリンチナン

計画問題に帰結する。
「ただし、整数

内に収めなければ、実用では使いもの

バー算出法を理論化。現地での論文

計画問題を解くには膨大な量の計算がにならない。それ以後の研究は、アル発表も実現した。

泉」に出演したことでも知られている。

必要。この 20 年間でアルゴリズムがゴリズムの改良に多くの時間を費やす

世界で初めて機械式コンピューター

著しく進歩し、計算速度が 1 兆倍ぐらいことになった。

を開発した発明家のコンラート・ツーゼ

上がってきたので、かなり解けるように

こうした苦労を乗り越え、今、ようやくで長いしりとりを作ることができるか」と世の中の最適化の課題の多くは整数いう「最長しりとり問題」を整数計画問
題として解き、テレビ番組「トリビアのを下支えすることにつながると同時に、

例えば、そのスポーツのシーズン中の終研究機関にとって外部資金獲得の機

盤の時期、野球なら9 月頃に最も盛り会ともなる。今後も積極的な展開を目指していきます」と抱負を語った。

の名を冠した ZIB は、計算のアルゴリズなってきたところです」と品野は説明す

アルゴリズムはほぼ完成したと言える段上がるようなルール改正を提案することる。しかも、整数計画問題に非線形性階に到達。計算時間も大幅に短縮しもできます。スポーツをより面白くするた先端の研究を進めている。

が加わると、解析は飛躍的に複雑になた（図 1）。

めにも役立つでしょう」と話す。

るという。

が抱える最適化問題のカギを握る。そではない。整数計画化問題は、産業界

SCIP には数年前、新たな機能が搭

雑な問題について、数理計画問題と載された。それが、ガスパイプラインのしてモデル化し、それを解くソフトウェア

設計に関連して必要となった混合整数「整数計画問題は、汎用性が高いのの計算手法の進化に貢献することで、を開発すること。鉄道、ガス輸送、医非線形計画法（MINLP）ソルバーだ。

が最大の魅力です」と品野は言う。今

数理研究と産業界の連携を強化する

Institute Berlin（ZIB、コンラート・ツー

療などさまざまな分野の課題を手がけ

ガスパイプライン設計の最適化問題

回の CSクリンチナンバーの解法も汎用ことにもつながるはずだ。

ゼ情報技術センター）」に所属する研ており、それらの共通する部分を一般

は、管内の圧力と温度の関係などには化が可能で、世界中のほぼすべての究者で、統数研の客員でもある品野勇

化したソフトウェアパッケージ「SCIP

非線形性があることから、これまで解く

リーグスポーツに展開できる。

Optimization Suite（略称スキップ）」

ことができなかった難問の一つだ。

治教授に相談を持ちかけた。
品野は整数計画問題を含む離散最を開発している。

（広報室）

この問題に取り組む意義はそれだけあらゆるリーグスポーツ、そして産業界の諸問題への展開を視野にいるのが、今まで解けていなかった複▲品野勇治客員教授

伊藤は統数研の副所長として「産業界との連携を深めることは、産業発展

さらに、伊藤は「このモデルを使ってムなどコンピューター技術に特化し、最この研究所の大きなテーマとなって計算について発表した（図 4）。

統数研とZIBは、九州大学マス・フォ
ア・インダストリ研究所（IMI）と三者

実際に、伊藤と品野は国内男子プ間で学術協定を結んでいる。日本とドイCSクリンチナンバーを直接解く問題

ロバスケットボール「Bリーグ」を対象とツの産業界を含めた連携を推進するこ

適化計算の専門家だ。2004 年に「広物流の単位は 1 個、1 箱、1 ロット…

もまた、非線形だ。
「日本のプロ野球のしてクリンチナンバーの算出プログラムとが目的だ。2017 年から毎 年ワーク

辞苑に収載された名詞を使ってどこまと、ほとんどの場合に整数だ。従って、場合、順位決定のルールが非常に複を完成させ、2018 年秋に論文を発表

ショップを開催しており、その第 2 回で、雑なので、数式で表すとA4 の用紙にした（図 2、3）。また、統数研に留学し伊藤と品野は整数計画に基づくクリン

4 ページ分にもなります」と伊藤は笑う。

ている台湾人学生とともに、台湾のプチナンバー、エリミネーションナンバーの膨大な条件を満たすパラメーターの中から、ある関数を最大あるいは最小にするものを決める計算をしなくてはならな
い。2010 年の時点では、この複雑さにコンピューターのアルゴリズムが追いついていなかった。
「MINLPソルバーは、まさにクリンチナンバーの問題を解くのにうってつけのソフトなのです。これを使ってどこまで解けるかやってみよう、ということになりました」と品野は説明する。
最初の数年間、二人は CSクリンチ
ナンバーに適したモデルをひたすら検討し続けた。ようやくモデルが完成しても、
図3： Bリーグのチャンピオンシップ・トーナメント進出クリンチナンバーとエリミネーションナンバー（進出できないことが確定する試合数）の例。7日目でクリンチナンバーが消滅し、残り試合に全勝しても進出できない可能性が残っていたが、25日目に再びクリンチナンバーが復活。最終的に50日目に進出が確定したことを表している。

70

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

今度は計算の段階で困難が待っていた。
「1 日に何問も解かなければいけな
いのに、1 問を計算するのに数日かかることもありました」と品野は苦笑する。

図 4： 統 数 研とZIB、九 州 大 学 IMIが 2017 年 9 月に ベ ルリンで開 催した「第 2 回 ISMZIB-IMI MODAL Workshop」の参加メンバー。3 者が持ち回りで幹事を務めており、今年 3
月に立川の統数研で第 4 回のワークショップを開催した。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

71

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第18

回 「URA による研究力強化」

研究者に寄り添い、資金・知財を戦略的にマネジメントするURA▲北村浩三上席 URA

教員と事務職をつなぐ“第 3 の職種”として
統数研独自の URA 業務を展開

URA（ユニバーシティ・リサーチ・アドミニストレーター）。統計数理研究所では現在、3 人のURA がそれぞれのバックグラウンドを生かした活動を展開している。研究者が研究に集中できるように、研究以外の面を全面的にサポートするとともに、共同研究による社会課題の解決やデータサイエンティストの育成など、産学連携の推進にも取り組む。

構にも URA ステーションが設置され、大学院大学の統計科学専攻で博士号などを支援するプレアワード業務を手が北 村 浩 三 上 席 URA、岡 本 基 主 任を取得し、民間企業を経て着任。

けるのは、主に岡本の担当だ。教員の統数研の URA が手がける業務範囲

競争的資金への応募に際し、研究内は、研究マネジメントから、産業界との容や予算計画などについて相談に乗ムに配属された。

連携や大学共同利用機関としての共り、その獲得に向けて提案書の文言なもう一つ、近年特に注力しているの3 人のバックグラウンドはさまざまだ。
北村は日本 IBM に 30 年間勤めた後、同利用の推進、統数研が主催するイ

どをシェイプアップする。プロジェクトが採が、産学連携の取り組みだ。民間から

ベントの実施支援までと幅広い。企業

択された後は、適正な運営によって予の資金調達は、公的資金に代わる研究

大学連携の業務実績を生かして統数人としての北村の実績、研究・事務

算を執行するポストアワード業務を担う。

財源として大きく期待されている。同時

研の URA に応募し、採用された。岡本の両面から統数研を知り尽くした岡本その他、新たに赴任した教員へのオに、統数研が産業界と連携することには機構本部の研究プロジェクトであるの経験、最新のデータサイエンスを習

リエンテーション、職務発明の窓口業

より、トップレベルの統計数理の学術成
果を社会実装することにもつながる。

新領域融合研究プロジェクトの研究員得した本多の専門知識。
「それぞれが務や外国人研究者招へいのための査として統数研に入り、リスク解析戦略

自らの経験と知見を活かし、適材適所証取得などもサポート。
「教員が効率的統数研では産業界の課題解決のプ研究センターで研究・事業支援に当

で URA 業務に取り組んでいます」と北に活動できるように支援することで、よ

ログラムとして、「共同研究スタートアッたった後、異動した。本多は総合研究

村は話す。

▲岡本基主任 URA

研究内容を理解し、
プロジェクトごとに的確なマネジメントを実施

文部科学省が「研究大学強化促進

国立大学法人と同様に大学共同利事 業」として、10 カ年 計 画で URA 組

用機関法人に対する運営費交付金織の定着と展開に着手したのは 2013

は、ここ数年、毎年減少している。それ年のことだ。

だけに、競争的資金をいかに獲得する国の科学技術政策の方向性や、情一手に引き受けるURA は、教員と事務

報・システム研究機構と統数研の事

職の間をつなぐ“第 3 の職種”として広業方針に沿って研究戦略を立てるのく認知されていた。これに対し、そうしたが、URA の大きな役割の一つ。本多

職種を持たない日本では、研究者に研は、そのために自組織のさまざまな情報

究活動以外の業務で過度の負担がのを収 集・分 析 する IR（Institutional

しかかっていたのが実情。研究力強化

Research）の新指標「REDi（Research
Diversity Index）」を開発し、役立ててのために、URA の導入は喫緊の課題であったと言える。
部組織である情報・システム研究機

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

り研究に集中してもらえればと思っていプ」「民間との共同研究」「学術指導」

ます」と岡本は話す。

「共同研究部門」の 4 種類のメニューかが重要だ。

理解したうえで資金調達や知財管理を

これを受けて、統計数理研究所の上

民間資金の調達と学術成果の社会実装両面から注目される
産学連携の取り組み

URA、本 多 啓 介 主 任 URA（職 名 は2018 年 4月からのもの）が統数研チー

その頃すでに海外では、研究内容を72

研究内容を理解したうえで、研究資金の調達と管理、知財の管理と活用を担ういる。
図 1： 統計数理研究所産学連携関連プログラム全体図。人材育成・奨学寄附金・課題の解決の3 分野についてさまざまなメニューを用意している。

こうして構築した戦略に基づき、研究
プロジェクトの企画、設計、調整、申請

図 2： 統計数理研究所産学連携関連プログラム選択基準。企業は優先度や課題の明確さ、期間などによって最適なプログラムを選択できる。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介73響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介から実施していたものの、中には統計

URA は共 同 研 究・学 術 指 導 契 約

18 「URA による研究力強化」
回

マテリアルズ・インフォマティクスと整を続けて契約書の雛形を作り上げま

大学の教員に対し、データサイエンスした」と振り返る。

の講義設計をアドバイスするといった支

スキルやツールの使い方を指導するなの窓口として、特に契約に関する交渉

は、情報科学を駆使し、新材料や代替

ど、コンサルティング的な内容の案件もを支援している。共同研究と学術指導

材料を効率的に見つけ出す取り組み。

少なくなかった。
「学術指導は、それをの件数は、樋口知之前所長の所長就

統数研のもつデータ科学による解析技

共同研究と分別してメニュー化したもの

任とURA の活動開始を境に飛躍的に術と、三菱ケミカルのもつ計算科学にです」と北村は説明する。

伸びている（図 3）。成果に満足した企よる予測技術を融合することで、革新

また、共同研究スタートアッププログ

業は別案件でリピートするケースが多的な特性を有する新材料を発見するた産業界との連携で、企業からのニーめていくためのワークショップ、シンポジ

ラムによる受け入れ体制も強化。統数

く、2018 年の実 績は 12 月時 点で約めの物質探索アルゴリズムを作り上げズが急速に増えているのが、データサ

ウムなどの企画・運営支援やノウハウ

研の教員が企業から持ち込まれた課題

30 件に上った。

る。さらに、そのアルゴリズムを高分子、

イエンティストの人 材 育 成だ。ビッグの提供も行う。

触媒、無機材料といった具体的な材料データに関する深い知識を持ち、企業

例えば、2015、2016 年には産学連設計の課題に適用しながら、高度化をの保有するデータを分析して経営層へ

携の国 際 的な展 開として、データ科について相談に乗り、どのプログラムが適しているかを提案するものだ。
▲本多啓介主任URA

第

例えば、プロ野 球クライマックスシ
リーズ（CS）の進出に必要な最少の勝研究組織を新設する共同研究部門第 1 号が10 月にスタート

データサイエンティスト育成に向けて企業や大学を多角的に支援

援も手がけている。これは学術指導として行われており、その契約調整を行うことも URA の役割だ。
その他、国内外の企業との連携を深情報提供したり、経営上の課題を抽出

学・計算機分野で学術界と産業界のこの共同研究部門で構築したアルゴ

したりできるデータサイエンティストは、

連 携 のあり方をテーマとする「ISM

図っていくことが狙いだ。

数を正確に与える指標として共同通信

一方、共同研究部門は、民間企業

リズムは学術成果として積極的に発信

いまやどこの企業でも引く手あまただ。

を用意している。このうち、学術指導と社が 配 信している「CSクリンチナンの抱える複雑で高度な課題の解決にし、マテリアルズ・インフォマティクス分

これを受けて、統数研では「データサ共同研究部門の 2 つは、北村が情報・バー」は、共同研究スタートアップから向け、統数研が新たに開始した産学連

野におけるオープンイノベーション・

イエンス・リサーチプラザ」を設けてい

H P CCO N （ H i gh Per for m an ce
Computing CONference）」を開 催。
2016 年には他に、大型計算機・スパシステム研究機構に制定を提案して設共同研究へ発展した成果だ。

携事業だ。大学における寄付講座的

オープンサイエンスの促進に貢献する。

る。統計思考院に企業の社員の席をコンの利活用、データに基づく大学経案件が持ち込まれるのを待つだけでなな運営により研究組織を新設するもの

共同研究部門は前例のない取り組確保し、各種プログラムを受講するな

営（IR）、次世代が求めるT 型人材のく、積極的に新規開拓にも努めている。

で、部門専任の教員を新たに雇用してみであることから、北村は契約書の書

ど、データサイエンスをじっくり学んでも育成の 3 分野をテーマとするコンファレ

らうものだ。

ンスを開催した。

けられた規定に則り、2017 年に開始したものだ（図 1、2）。
学術指導は、１つの案件につき3カ担当の本多は「企業での統計の使われ配置し、2～5 年をかけて本格的に企式を定めるのに苦労した。公的機関で月から半年間程度の期間で、面談を通方を知っているので、実務者のニーズと業との共同研究を行う。

ある統数研と民間企業では、契約に関一方、大学でもデータサイエンティス

また 2018 年 には、IBMと連 携し、じて教員が企業の担当者に指導するプ

学術研究のギャップを埋めるアドバイス

する内規に相違点が少なくない。企業

ト育成教育に注目し、滋賀大学をはじ「 ICACON （ IBM Cloud Academy

ログラムだ。民間との共同研究は以前をしていきたい」と思いを語る。

員では、受諾できる共同研究、学術指人としての実務経験が豊富な北村は、

めデータサイエンス学部を創設する大CONference）2018」を 開 催。30を導の件数には限りがある。その点、新「企業側の担当者と一緒に根気よく調学が増えてきた。統数研では、こうした超える大学・機関の委員が企画する

統数研に籍を置く50 人足らずの教

たな教員を配置する共同研究部門ならプログラムが好評を博した。

ば人的資源が確保でき、長期にわたる

さらに、今年 6 月 5 日には統数研の資金調達も可能になる。

設立 75 周年記念式典に合わせ、シン

もちろん、企業にとっても統数研のポジウムとオープンハウスを実施。100

知見を存分に活用できるメリットがある。

周 年 へ の 次 の 25 年 に 向けて、AI、

北村は「統計数理は多様性、応用性

IoT、ビッグデータ、セキュリティー、デーが高い研究分野であり、どの産業にタサイエンスなどさまざまな分野との協とっても利用価値があります。われわれ

働を深化させる機運を高めるとともに、としても独自資金を増やし、研究所とし

統数研の研究教育活動を広く一般へて自立した経営へ近づくことになるので伝える機会となった（図 4）。

す」とその意義を語る。

教員と事務職をつなぎ、統数研と企共同研究部門の第 1 号となるのが、業をつなぐURA。新たなシナジーを生み10 月にスタートする三菱ケミカルとのプ出す触媒として、さらなる活躍が期待さ

ロジェクトだ。新たなマテリアルズ・イン

れている。

（広報室）

フォマティクスの基盤技術構築を目的として、3 年間、統数研内に専用の研究
図3：民間との共同研究・学術指導の実績。URA事業を開始した2013 年（H25）から共同研
究・学術指導の件数と資金額が大幅に増加している。

74

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介室を設け、共同研究部門の看板を掲げる。

図 4： 統計数理研究所創立 75 周年記念式典と合わせて開催したオープンハウスでは、広く一般の人たちに向けたチュートリアル特別講座を実施した。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

75

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第離散数学で解き明かす「細胞分化の木構造」

未来のイノベーションの芽を育む個人型研究「JSTさきがけ」。統計数理研究所の早水桃子助教の「基礎医学と社会医学をつなぐ離散幾何学的モデリング」
は、国が推進するこのプログラムに採択された研究提案の一つだ。コンピュー
ターサイエンスの基礎である離散数学という分野の研究からオープンソースのデータ解析ソフトウェアの開発までを手がけ、幹細胞工学など社会的に重要な領域にもつながる研究の一端を紹介する。
うな想像上の点を含めずに、「6 種の関の大きな夢になった。そこで脚光を浴びさに「離散幾何学的モデリング」の考が、生物学の世界には既存の数学的なという挑戦だ。
「複雑なデータに潜むシ係性だけを描きたい」という状況もある。

ているのが、個々の細胞同士の距離をえ方なのである（図 3）。

概念や統計学的な手法だけでは太刀ンプルな構造を描出することは、データ「細胞同士の関係性の全体像を木で説明する木グラフを構築するという、ま打ちできない課題が多数ある。例えば、の可視化だけでなく、本質的に重要な説明したい」という問題意識は、まさに生物の進化と同様に、細胞の分化もま

生物学的発見にもつながります」と早その一例だ。

た木構造で記述される現象だが、進化

水は語る。

細胞の分化とは、細胞の形態や機能が変わり、別の種類の細胞に変化する不可逆的な運命決定プロセスを意

ため、細胞分化の木構造を解明する課

現代の細胞生物学におけるデータ解析上の大きな課題

題ならではの新しい方法論が必要だ。

「動物の進化と、細胞の分化は、木戻らないので、生物学者たちは、細胞味する。いったん変化すると決して元に一方、農作物の品種改良のように、異で記述される現象という意味では似て分化の全体像は合流のない木構造でなる種の掛け合わせで新しい種が生まいますが、数学的には大きな違いがあ

記述できると考えている（図 2）。このよれる「交雑」と呼ばれる現象は、系統樹

ります」と早水は指摘する。図 1 の例でうな細胞分化の木モデルは、細胞生物のように単純な木構造では記述できなは、①から⑥で示した現存種同士の距学者たちが試行錯誤を繰り返して長い

いため、「系統ネットワーク」と呼ばれる離がデータとして与えられ、それらの 6

歴史の中で築き上げてきたもので、人系統樹よりも表現力の高い一般的なグ

点の他に●印の祖先を含むような系統類がこれまでの実験から得た知見の集ラフ構造が必要になる。

樹が構築されているが、言い換えれば、大成といえる。

早水助教が提案する「離散幾何学

早水のプロジェクトは、現代の生命

6 つの現存種の多様性を説明するため

ところが、近年の実験計測技術の進的モデリング」という枠組みは、有限個科学のニーズに応えて、多様なデータに、●印の絶滅種が存在したと考えて

歩はめざましく、今日の細胞生物学はの点同士の非類似度が「距離」としてや現象をモデル化するために、さまざま木を描いたということだ。しかし、このよ

大きな転換期を迎えている。かつてのデータを「グラフ」（点と線からなる図）で発現の状態を大雑把に調べることしか記述したいという状況を扱うためのものできなかったが、「1 細胞技術」と呼ばだ。
「複雑なデータや現象の全体像をシれる現代のテクノロジーを使えば、個々

ンプルなグラフで描出するという課題はの細胞における各遺伝子の発現量を、色々な文脈で現れますが、特に生物学細やかに、しかも網羅的に計測できる。

の研究では重要なものです」と早水。

このような新技術がもたらしたデータをう

例えば、形態学的な特徴や DNA のまく活用できれば、これまでの細胞生物

塩基配列などに基づく「距離」から進化学の常識を覆すような新発見ができるの系統樹を再構築するというデータ解かもしれない。実際、1 細胞の遺伝子

析は、離散幾何学的モデリングの古典的な例だ（図 1）。距離の情報から系統樹というグラフ構造を知るための理論や響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図 2： 血液に関係する細胞の分化の全体像を描いた木グラフ。造血幹細胞（HSC）は、どの種類の血液細胞にもなれるポテンシャルを持つが、最終的には赤血球（RBC）やTリンパ球（T）などの何らかの細胞に分化する。

技術水準では、細胞の集団の遺伝子数 値 化されていて、その非 類 似 度の76

離散幾何学的モデリング」

なグラフと距離の関係を明らかにしよう、

類や医学・生物学的なゴールが異なる

距離データに潜む
グラフ構造を描出する「離散幾何学的モデリング」

回 「基礎医学と社会医学をつなぐ

方法は深く研究されてきた歴史があるの道筋を推定する課題とはデータの種▲早水桃子助教

19

発現データを活用して細胞分化の木構
図 1：「離散幾何学的モデリング」という枠組みの概要と、その典型的なデータ解析の例。
①から⑥の点は現存する種、●の点は想像上の祖先を表す。

造の全貌を解き明かすことは、今や世界中の細胞生物学者たちが抱く一つ

図3： 細胞生物学者のニーズは、「個々の細胞から得られた詳細な遺伝子発現データを活用して、細胞分化の真の木構造を解明したい」というもの。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介77響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

第19 「基礎医学と社会医学をつなぐ離散幾何学的モデリング」
回

りましたが、アルゴリズムを適用することの妥当性を定量的に評価するような研究は初めてなので新鮮です」と感想を述べる。専門が異なるからこそ、有意義なディスカッションができる部分があると早水も言う。
一方、クリアコードはフリーソフトウェアを開発していた須藤氏が立ち上げた会社だ。自分たちで書いたコードを独占
図 4：4 つの点からなる距離データを表す完全グラフと、その中の最小全域木。最小全域木を求めるアルゴリズム
は、距離から細胞の木を構築する“経験則”として普及し始めている。

するのではなく、誰でも自由に使える形

図 5：最小全域木は元の距離情報をよく表わしていることもあるが、まったくフィットしていないこともある。

で公開することで対価を得る開発スタイ▲須藤功平氏（株式会社クリアコード代
表取締役）▲石井大海外来研究員（DeepFlow 株式会社）

ルを貫いている。
アメリカでは研究者とエンジニアが連携してソフトウェアを開発し、論文を発表するということが珍しくないが、日本では細胞分化の全体像を描き出す
科学的に信頼できる方法論の開発持っていただけるようになりましたが、はまだあまり一般的ではない。論文の査読

脳機能や代謝の程度を画像検査で調じめのうちは、とにかく早く結果を出し者や読者が内容を検証できるように、開べる核医学分野が専門の放射線科医て、自分の研究の魅力や価値を伝えた

発したデータ解析ソフトウェアを無償でだった。
「あまり聞き慣れない診療科かいという気持ちがありました。大学院在公開しようと考えていた早水にとって、細胞同士の距離データから木グラフ

もしれませんが、放射性同位体を使っ学中に少し背伸びをして『さきがけ』にオープンソース・ソフトウェアを開発する

を抽出するための“経験則”として定て初期の認知症やがんなどの進行度応募したのも、そういう背景があります」

企業の理念はうってつけだった。

着し始めたのは、離散数学の基本であ合いを評価するという重要な分野で、と早水は振り返る。

須藤氏は「ソフトウェアを開発する技

る「最小全域木問題」を解くアルゴリ

統計学や物理学の知識は必須でした。

さきがけの研究タイトルに掲げたのは術に加えて、公開して普及させるのが、ズムだ。これは、途中でサイクル（輪っ目に見えないものをどうやって定量的に『基礎医学と社会医学をつなぐ』という当社の得意とするところです。この強みか）ができないように距離が近いペアか可視化するかという問題意識は、今の言葉。早水は「幹細胞生物学が良いをプロジェクトで生かしたいと思っていまら順に結んでいき、すべての点を通る研究とも通じる部分があります」と早水

例ですが、医学の基礎研究のなかにす」と話す。

は言う。

木が得られたら終了するという単純明快な方法だ。例えば、A～Dという4 つの細胞間の距離が得られているとしよう

図 6：プロジェクトのゴールのイメージ。細胞分化の全体像を推定して描出するような遺伝子
発現データ解析ソフトウェアを開発する。

（図 4）。まずは一番短い辺 BCを選び、は、臨床医学や社会医学に対する影

早水は「大学や研究所での研究プ

生命科学の知識と臨床経験に加え響力が大きいテーマがたくさんあります。

ロジェクトに民間の意欲的なエンジニアて、統計科学・数理科学・情報科学

そのような研究の突破口を、数理の力を巻き込むことは、研究者側が積極的にわたる幅広い視野を持つ早水は、医で開きたいのです」と思いを語る。

に動かないと難しい。私のプロジェクト

異業種連携でオープンソースのデータ解析ソフトウェアを開発

このような異業種連携がもっと一般的

その次に二番目に短い辺 ABを選ぶ。

頼できる真に有用なデータ解析手法を化メカニズムを研究している医学系の学の研究者にとっても、数学の研究者

三番目に短い辺は二つあるが、辺 AC

創るためには、データと木モデルの研究者の方からデータ解析上の相談をにとっても、非常に心強い存在だ。とを結んでしまうと、ABCというサイクルがフィッティングの良さを定量的に評価すいただいたのがきっかけです。数学やはいえ、異分野から転向した当初は、形成されてしまうので、辺 BD のほうをる尺度を確立させることが重要だと考え

情報の研究者だけでなく、医学を含む

様々な分野との壁を感じることがしばし

このプロジェクト紹介の取材には、早医学と統計数理をつなぐ研究内容も先選ぶ。以上で、A～D のすべての点をています」と早水は説明する（図 5）。

幅広い分野の研究者たちが使いこなばあったという。数理の世界で医学部

水が受け入れている統数研の石井大駆的なら、その進め方も新しい。さまざせるものを作り、生命科学の研究に貢出身者はあまりにも珍しいうえに、医学

海外来研究員と、ソフトウェア開発を手まな意味で「さきがけ」と言えるプロジェ

献したいと思っています」と語る。

の世界でも数学者とのコラボレーショ

掛ける民間企業、クリアコードの須藤クトだ。

ンに対して懐疑的な向きがあった。ま功平代表が参加した。

通る木が得られたことになる。色を付け

このプロジェクトの最終的な目標は、て強調されているのが、最小全域木だ。

与えられた距離情報に潜む本質的な木「似た細胞同士を結んで木を作ると構造を抽出するための確かな方法論をいう方法は直観的に自然ですが、最小構築し、それを実装したソフトウェアを開

全域木を求めるアルゴリズムで正しい発し、世界中の生物学者が利用できる

細胞分化の木構造が得られるという理形で公開することだ（図 6）。早水は「こ論的な保証はありません。科学的に信78

統計数理研究所で研究を始める前は、

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介の研究を着想したのは、iPS 細胞の分生命科学の根底にある課題を数理科学の力で解決したい

た、離散数学という分野自体も、統計

石井は民間企業の研究開発者だの一部の研究者たちにとっては、あまが、もともとは数理論理学や計算代数

早水はもともと医学部出身で、数理り馴 染みがないものに映ったようだ。

が専門だった。
「プログラミングの過程の研究者としては異色の経歴を持つ。

「最近はようやく多くの方々に興味をで離散数学やグラフ理論を使うことはあが良い成功事例として広まり、日本でもになればいいと思っています」と話す。

（広報室）

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

79

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介第20 「ものづくりデータ科学研究センターと共同研究部門」

データ科学を起爆剤として、従来のものづくりを刷新
ノム・エンジニアリング・イノベーション

長となり、統数研に「ものづくりデータ

連盟」が設立された。

科学研究センター」が発足。データ科

特に盛り上がりを見せているのが日本

学の予測技術を駆使して、材料開発やだ。物質・材料研究機構の情報統合型

特定の機能をもつ新物質の発見に取り物質・材料研究拠点（NIMS）が以前組んでいる。

から材料データの収集とデータベース整材料分野をデータ科学の応用領域の備に取り組んでおり、2015 年 7 月に科

ものづくりを戦略目標とするデータ科学の研究拠点として、統計数理研究所が2017 年 7月に設立した「ものづくりデータ科学研究センター」。2019 年 10月にはマテリアルズ・インフォマティクス（MI）のオープンソースプラットフォーム「XenonPy（ゼノンパイ）」を公開。また、三菱ケミカル（MCC）との共同研究部
門「ISM-MCCフロンティア材料設計研究拠点」を立ち上げるなど、活発に取り組みを進めている。同研究センターの方向性や現状を紹介する。
オープンサイエンスの土壌づくりを目指す
ものづくりデータ科学研究センター

他の応用領域に比べて圧倒的に少な

産業界ではデータ科学の有用性がこく、MI の適用領域が限定されているの

こ 2、3 年で急速に認識されつつあり、が実状。原因として、データ取得の高コ

成果も出始めているものの、オープン

スト性や、研究者のニーズの多様性に

データベースの開発は進んでいない。し材料分野にデータ科学を応用し、成よるコモンデータベース創出の難しさがかも、先端領域に近づくにつれてスモー

果を上げるためには、まず環境を整える

挙げられる。だが、もっとも大きいのは、ルデータの傾向はより顕著になる。コ

一つとして有望視する吉田は、「材料や必要がある。現状に足りないのは、オー競合相手に対する情報秘匿の意識がミュニティ全体でコモンデータを創出しよ

学技術振興機構（JST）のイノベーション

物質の世界は物理法則や理論がある

プンな研究開発の土壌だ。

高く、研究者にデータ公開に対するインうという動向も低調だ。

ハブ構築支援事業として、情報統合型

ので、これらとデータ科学の組み合わせ

センティブが働きにくいことだ。

「画像認識や自然言語処理、AI など、物質・材料開発イニシアティブ（MI2I：

によって、どういう構造の物質をつくれ“Materials research by Information

ば、こんな機能を発現するだろうというこ

Integration”Initiative）を始 動。これが日本におけるMI の学術創成のきっかとをある程度の精度で予測できます。実

データ科学と計算科学の融合で材料開発に新境地を拓くけとなった。現在は、統計数理研究所のりますが、ワークフローは非常にシンプ

これまで主に実験とシミュレーションに

さらに、2017 年には吉田がセンター▲吉田亮教授回

材料研究のデータ量はデータ科学の際に作って検証する段階では難しさもあ吉田亮教授が物質・材料記述基盤グルです。計算科学やデータ科学によっ

ループのグループリーダーを務めている。

て高い到達点を目指せると信じています」と意欲を語る。

よって進められてきた材料開発の分野
が、データ科学の導入によって劇的に変わろうとしている。その取り組みが今、世界中で注目を集める「マテリアルズ・
インフォマティクス（MI）」だ。
アメリカでは 2011 年に国家プロジェ
ク ト「Materials Genome Initiative（MGI）」がスタート。実験やシミュレー
ションのデータを利用した機械学習アル
ゴリズムによって、従来は 10～20 年ほ
どかかっていた材料開発にかかる時間を半減することを目指すものだ。
これに続きヨーロッパでも 2015 年に「Novel Material Discovery

Laboratory（NoMaD）」が、また中 国
では 2016 年に「北京マテリアルズ・ゲ

80

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

図1： 転移学習による高分子物性（熱伝導率）の予測。高分子熱伝導率の19 件の訓練データを用いて、XenonPy.MDLの高分子のガラス転移温度、低分子化合物の比熱容量等の訓練済
みモデルを転移し、外挿性を持つ予測モデルを構築することに成功した（Yamada and Liu etal., ACS Cent Sci, 2019）。

図2：三種類の高熱伝導性高分子の発見に至るワークフロー。転移学習を活用した熱伝導率の予測と分子設計の機械学習の技術が問題解決の突破
口を切り拓いた（Wu et al., NPJ Comput Mater, 2019）。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介81響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介第20 「ものづくりデータ科学研究センターと共同研究部門」
回

データ科学に基づく物質探索では入の計算化学、材料分野のシミュレーショ

力されたデータとの類似性から物性を予

ンの多くは、物理法則に従って材料の測するため、入力データに類似した範囲

性能を予測するものでした。分子など小でのみ物質の探索が行われる。これにさなサイズや短時間の現象であれば高対し、計算化学では既存データの有無

精度に予測できる半面、物質探索におとは関係なく未だ現実には作成されていいてはその計算コストが問題になることない材料、素材の性質を予測することも多くあります。観点の異なるデータ科が可能だ。

学の考え方を取り入れることで、革新的統数研の保有するデータ科学技術と、MCC の強みである計算化学技術を▲Stephen Wu 助教

データ科学をドライビングフォースにした
テクノロジーが発展している分野には、いずれもオープンデータの素地があります。材料分野にもオープンデータ、オー82

図 3：三菱ケミカルとの共同研究部門による研究のイメージ。

「転移学習」により少数の訓練データから予測精度の高いモデルを導き出す▲白鳥和矢三菱ケミカル主席研究員

な特性を有する材料を見出すアルゴリズ
ムが構築できると期待しています」。

融合することで、既存データの範囲には

同研究部門には、両者の研究員に含まれない革新的な特性を有する材料

加えて、MCC の親会社である三菱ケミを見出すための物質探索アルゴリズム

カルホールディングスにおいてデジタル・を構築するとともに、高分子、触媒、無トランスフォーメーションを推進する先端

機材料といった具体的な材料設計課題

技術・事業開発室のデータサイエンティ

このソフトウェアの鍵を握るのは、あるる。ものづくりデータ科学研究センター、に適用しながらアルゴリズムの高度化をストも参加している。

タスクで訓練されたモデルを他のタスク

NIMS、東京工業大学の共同研究で、図る。

「日本の強みであるものづくりや材料に転用する転移学習と呼ばれる解析手

高熱伝導性高分子を設計・合成し、さらに、この研究部門で構築したアル科学の技術をデータ科学と組み合わせ法だ。

従来の高分子に比べて約 80% の熱伝

ゴリズムは、学術成果として積極的に発れば、世界に勝てる戦略が見えてくるは

プンサイエンスのカルチャーが育てば、MI におけるオープンサイエンスの一つ

機械学習は、訓練データとテストデー

導率の向上に成功したもので、機械学信していく。MI 分野において、オープンずです」と吉田が話すように、チーム全

飛躍的な発展の可能性があるでしょう」の取組みとして、統数研の Chang Liuタの類似性に基づいて予測を行うため、習が自律的に設計した高分子が実際にイノベーション、オープンサイエンスを促体に従来のものづくりをMI で革新しようと吉田は指摘する。

特任助教とStephen Wu 助教、吉田を周辺に訓練データが全く存在しない領

合成・検証された初の事例となった（図進するチャレンジだ。

という気概が満ちている。 （広報室）

白鳥和矢主席研究員は語る。
「これまで

こうしたなか、産学連携へ向けた動き

中心とするものづくりデータ科学研究セ

域では予測能力を失う。しかし、今回のも出始めている。MI2IコンソーシアムにンターのチームとNIMS の共同研究グ

共同研究では、関連するタスクで大量は法人会員 82 社、アカデミア会員 10ループが、2019 年 10 月、物性予測タのデータを用いて事前学習を行い、獲2 ： Wu et al., NPJ Comput Mater,2019）。さらに、2019 年 度からは第 2ラウンドとして JST-CREST 熱制御領域

人が参加しており、双方から材料研究

スク訓練済みモデルの包括的ライブラリ

得した汎用的な特徴抽出器を目標ドメイ「高分子の熱物性マテリアルズインフォ

者、データ科学研究者、アルゴリズム「XenonPy. MDL」を公開した。このモンに転移すれば、目標タスクの訓練デー

マティクス」（代 表：森 川 淳 子（東 工の専門家など多彩な顔ぶれが集まって

デルデータベースと「転移学習」と呼ばタが極めて少数だったとしても、転移さ大）、機械学習・計算科学グループ代いる。

れる機械学習の技術を組み合わせるこれたモデルには既存データとは大きく異表：吉田）もスタートしている。

ものづくりデータ科学研究センターがとで少数の訓練データから優れた予測なるドメインの予測能力が備わっている

目指すのも、オープンな環境で産学連

モデルを構築する可能性が示された。

ことを明らかにした（図 1）。この論文は、携の新たなモデルをつくることだ。
「企業

MI 分野の現状を打開するものとして画アメリカ化学会の論文誌 ACS Centralとタッグを組めば、理論・計算・実験そ期的だ。

Science に掲載された。

材料メーカーとタッグを組み新規物質探索にブレークスルーをれぞれの分野のトップレベル研究者と協XenonPy.MDL は低分子、高分子、「データ科学の応用領域として、MI

産学連携のプロジェクトも立ち上げ働できる。いろいろなアイデアをもらえ、無機材料の 45 種類の特性を対象とし分野は社会的・経済的にも影響力がた。ものづくりデータ科学研究センターとお互いに得るものが大きい」と吉田は言て開発した約 140,000 個の機械学習

大きく、やりがいがあります。将来的に三菱ケミカル（MCC）との共同研究部

う。その言葉どおり、センターにはさまざの訓練済み予測モデルからなる。MI のは XenonPyをMI のオールインワンのプ

門「ISM-MCCフロンティア材料設計研

まな企業や他分野のアカデミアの研究

さまざまなタスクを実行する機械学習ア

ラットフォームに成長させることがチーム究拠点」だ。両者の知見を持ち寄り、者がひっきりなしに訪れ、1 日中活発なルゴリズムが実装されており、ユーザーの目標です」とWu は話す。

データ科学による解析技術と計算化学

ディスカッションが続く。

は API 経 由 で XenonPy. MDL の 訓 練

この他、“スモールデータ問題”がよによる予測技術を融合して新規物質探済みモデルを再利用し、材料設計のさり顕著な「高分子 MI」の分野でも、転索を行うMI の基盤技術を構築すること

まざまなワークフローを構築できる。

移学習を応用することで成果を出していが目的（図 3）。

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介

このプロジェクトに参画するMCC の

写真： 共同研究部門「ISM-MCCフロンティア材料設計研究拠点」のメンバー

響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介83

編 集 後 記

本冊子「響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介」は、統計数理研究所ニュースの No.128（2015 年 5 月発行）から No.147（2020 年
2 月発行）まで 5 年間にわたって掲載された同名の記事 20 回分をまとめたものです。ここには既に終了したプロジェクトも含まれていますが、競争的外部資金による受託研究から、企業との共同研究、中期目標・中期計画に沿った独自の取組など、統計数理研究所が実施した様々なプロジェクトの一端を垣間見ていただけることと思います。冊子化にあたり最 小 限の編 集を加えた以 外、各 記 事の内 容は統 計 数 理 研 究 所
ニュースに掲載された当時のままとなっておりますことをご了承いただ
けますと幸いです。
統計数理研究所は、我が国唯一の統計数理に係る大学共同利用機
関として、大規模・複雑なデータからの情報抽出・知識獲得・意思決定などデータサイエンスに関する基幹的な研究に取り組むとともに、
統計的機械学習や次世代シミュレーションなどの研究領域に加え、リス
ク・ものづくりや医療健康など異分野融合・新分野創成に向けた領域
横 断 型 の NOE（Network Of Excellence）の 形 成、またリーディング
DAT（Data Analytics Talents）をはじめ様々な社会需要に応じた高度人材育成に向けた統計思考力育成事業等を推進しています。
本 研 究 所の活 動については、統 計 数 理 研 究 所ニュース（年４回発行）の他、毎年一回発行する「要覧」や「年報」などの広報誌でご紹介しています。統計数理（年 2 回発行）などの学術刊行物を含め、ウェブサイトではそれぞれの最新版とバックナンバーをご覧いただけます。
また、創立 75 周年記念式典で配布いたしました「統計数理研究所 75
年のあゆみ」や「研究業績紹介」もダウンロードいただけますので、ぜひご利用ください。

広報室長

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響き合う人とデータ～統数研プロジェクト紹介伊藤聡

響き合う人とデータ〜統数研プロジェクト紹介
編集／発行
大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構

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2020 年 3 月発行