2023
2024
大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構

統計数理研究所
The Institute of Statistical Mathematics

要覧

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

14

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

18■ 大学院教育20■ 国際協力22■ 研究支援組織の活動

24■ 決算・建物

28

■ 組織

29

■ 沿革

37

はじめに
はじめに

統計数理研究所（統数研）は、1944年６月に文部省直轄研究所として設立され、以来様々な時代環境の中で特徴ある活動を行ってまいりました。統数研が時代を通じて一貫して大切にしてきたのは、データをどのように取得し、どのように解釈し、モデリングし、意思決定に繋げるかという学術横断的な基盤となる方法論の探究です。一方、統計数理科学は真空の中で成立する学術ではなく、現実・現場との接点にこそ、その真理の発展が存在するとの研究所の先人が築かれた文化を設立以来受継いできました。研究所は水準の高い方法論を現実・現場の接点から創成し、それを基礎研究の成果として持続的創出を目指す、
このことが私たちの第一の使命と考えています。
一方、このような統計数理科学の特性を活かし、多様な学術分野との共同研
究や産官学協働で解決すべき社会課題達成に最善の統計数理科学的方法論を適用することで貢献しなければならず、これが第二の使命と考えています。第４期中期計画においても第二の使命に関しては限られたリソースの中で、国際共同研究活動のデザインを開始すると共に、統計数理科学活用の重点領域の共同研究拡大をトップダウンで図るNOE（Network
Of Excellence）形成事業に引き続き注力します。NOE 活動としては、統計的機械学習研究センターでの国際連携研究、
ものづくりデータ科学研究センターでの「『富岳』成果創出加速プログラム：データ駆動型高分子材料研究を変革するデータ基盤創出」における産学ネットワーク形成、
リスク解析戦略研究センターでの「情報科学を活用した地震調査研究プロジェクト（STAR-E プロジェクト）：長期から即時までの時空間予測とモニタリングの新展開」等は特に重要な活動と考えられます。
さらに、日本の高等教育研究機関は、諸外国では当たり前に存在する大学院統計学専攻を持たなかったために、統数研は研究機関でありながら統計数理科学のエキスパートという人材育成事業を配置しなければならなかったという、いわば日本の統計数理科学研究機関特有の第三の使命があります。
今日、数理・データサイエンス・人工知能を正しく活用できる人材育成が国全体の方針となり、統数研の第三の使命への期待がむしろ高まっているように思われます。統計数理人材の育成に関しては、これまでの統計思考力育成事業に加えて、大学統計教員育成センターでの「統計エキスパート人材育成プロ
ジェクト」における諸学術分野の29機関から参加している若手研究者と統計科学を代表するシニア研
究者との価値共創が進んでいます。諸学術分野の大学院統計教員育成とそこで用いる統計教育システ
ム開発を加速する大切な活動です。
2022年４月から、国立大学法人・大学共同利用機関法人の第４期中期目標・中期計画が始まりました。
2020 年の新型コロナウイルス感染症の突然の発生から３年以上、統数研の活動も大きな制約とそれに伴う変貌を遂げてきました。2023年度はコロナ感染症による行動制限が大幅に緩和されると考えますが、新たな中期計画、新たな社会環境においても創意工夫を重ねつつ、統数研らしい研究教育活動を推進できる体制の整備、研究組織の改組を含め、所員一同、それぞれの務めにまい進してまいります。
最後になりますが、統計数理研究所のこれまでの取組みに対して、統計科学・数理科学を支える産官学の多くの皆様方のご支援をいただいてきたことにつきまして、所員を代表して厚く御礼申し上げます。
今後とも、本研究所へのご理解、ご支援のほど、何卒よろしくお願い申し上げます。
統計数理研究所長

椿

広計
1

研究組織

基幹的研究組織モデリング 研究系

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

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

データ科学研究系

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

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

数理・推論研究系

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

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

2

NOE 型 研究組織
リスク解析戦略研究センター

研究組織

現代社会が直面するリスクに科学的に対応するためのプロジェクト研究を推進しています。プロジェクトでは、地震・金融・環境・資源管理に関連したデータの解析、時空間データ解析のための理論・応用の研究、リスク解析のための汎用的な数理的手法の発展、データの収集やリンケージに関わる活動などを行っています。また、リスク解析に関する研究ネットワーク組織を運営することにより、分野横断型のリスク研究コミュニケーションの円滑化を担い、社会の安心と安全に貢献することを目指します。

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

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

医療健康データ科学研究センター
医療・創薬・ヘルスケア・公衆衛生などの医療健康分野における統計数理・データサイエンス研究を推進します。医療健康データサ
イエンスの基盤となる基礎数理・計算機科学から、基礎医学・臨床医学・社会医学の諸領域における統計的方法論、人工知能・機械学習、ビッグデータ解析など、医療・健康科学研究における多様なニーズに応えるための新たなデータサイエンスの基盤作りを目指します。併せて、医療健康データサイエンスを全国規模で推進するためのネットワーク構築および高度専門統計教育を推進します。

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

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

研究支援組織
統計科学技術センター

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

■ 計算基盤室

スーパーコンピュータ等の計算機と各種ソフトウェアの管理・運用に関する業務。

■ ネットワーク管理室

所内計算機ネットワークの管理・運用とセキュリティに関する業務。

■ 情報資源室

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

■ メディア開発室

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

3

研究紹 介リスク解析戦略研究センター

ベイズ計算の発展■ ベイズ計算■ 非対称マルコフ連鎖モンテカルロ法

ベイズ統計学は、確率分布を用いてすべての不確実性を

滞留を避けるための一つの工夫が、局所バランスを保た定量化する、統計学のひとつの体系です。体系の一貫性と、ない方法を使用することです。局所的バランスは、正しく定

結論の意義が明快であることが特徴です。定量化には計量化するための必要条件ではありません。局所的バランス

算の困難さを伴います。不確実性を表現する確率分布はしを保たない方法が収束を改善することが、離散の状態空間

ばしば複雑なために、状況に応じて適切な統計計算アルゴ

を始め、様々なケースで示されています。いっぽうで局所リズムが必要とされます。

バランスを外すことは、アルゴリズムのデザインを難しくしま■ マルコフ連鎖モンテカルロ法

す。局所的な関係にくらべ、大域的関係は捉えづらいものだからです。デザインをしやすくするために状態空間を拡研究紹介

代表的なアルゴリズムがマルコフ連 鎖モンテカルロ法

張し、拡張された方の空間に捻りをくわえるのが 一つのア

（MCMC）です。複雑な確率分布の特性を計算することがプローチです。ハミルトニアン・モンテカルロ法にひねりをできるため、ベイズ統計学で不可欠です。殆どのMCMC 法

加えたHorowitz（1991）がその一例です。

は、局所的バランス（対称性）を保つ確率的な流れを作り出します。正しく不確実性が定量化できるのはこのバランスのためです。しかし局所的バランスのせいで滞留しやすく
なり、計算コストが増えてしまいます。

■ リフティング
もうひとつの方法はリフティングです。リフティングは流れに大域的な正負の方向をつけて、一定時間には一つの方向にしか行かないようにします。方向のせいで局所的に見るとバランスを取れていませんが、等確率で２つの方向を取りうるので、全体として大域的バランスを取れています。
このため、滞留しづらくなり、収束性の向上に貢献します。

■ ガイドウォーク
リフティングを用いた、Gustafson（1998）のガイド
ウォークは連続的な状態空間で動作する方法です（図１）。最も基本的なMCMCアルゴリズムであるランダムウォークメトロポリス法に似ていますが、方向性を持ち、右または左の方向に一定の回数移動します。この方法は、１次元の場合に有効ですが、高次
図 1：橙がランダムウォークメトロポリス法、青が Gustafson の方法。

元では左右の意味が不明瞭になり、収束の大きな改善は必ずしも期待できません。いっぽうで、たとえば中心に向かうか遠ざかるか、など、より意義のある方向性にすれば高次元でも収束の向上が期待できます。そのデザインはハール測度を用いて実現でき、研究成果として発表しました（図２）。その他にも、こうした離散時間マルコフ連鎖ではなく、局所バランスを保たない連続時間マルコフ過程を用いた手法も研究しています。
MCMCアルゴリズムの最近の進歩により、複雑な問題に対して統計的推論や機械学習をより実践的に適用することが可能になりました。しかし、
アルゴ
リズムの設計は依然として課題があり、活発な研究分野です。

図２：橙が局所的バランスを保つ方法、青がリフティングを使った新しい方法。

4

鎌谷 研吾

経時データ解析■ 経時データ解析■ 長期指標と予防・対策
変数から変数への影響のタイムラグが長い事象に関する

繰り返し測定したデータを経時データといいます。私たち研究を行っています。例えば、人生初期の経験が高齢でのは反応を以前の反応に回帰する自己回帰モデルと線形混

健康に影響している可能性があります。データ駆動型、エビ合効果モデルを融合した、自己回帰線形混合効果モデル

デンスベースド、ビッグデータ解析などデータ科学への期待を提案して、拡張を行ってきています。介入に対する反応性が高まっていますが、タイムラグが非常に長期ですと重要なの違いや過去の共変量の履歴の影響をモデルに取り入れ、データが観測されていないことが多いです。観測された世特徴的な分散共分散構造が提供されます。似たようなモ代の情報を、時代背景も大きく異なる、新しい世代（の未来）

デルが、経済学や社会学など異なる分野で独立に発展して

へ外挿・投影できるかも明確ではありません。また、悪い結きました。分野間の繋がりができてくるにつれ、相互の関果を見る前に予防や対策を行えることが理想です。喫煙開係がだんだんと明らかになってきています。さらなる拡張や始から肺癌死亡までは何十年とかかりますが（図１）、日本の理論的な発展につなげていきたいと思います。短期的で不未成年者喫煙禁止法は 1900年に施行されました。各国で安定なパラメータがあったり、パラメータ変換で解釈が容

喫煙と健康が統計学者も交え大きな議論となった 1950年

易になるなど、モデルの解釈にも着目しています。経時的に代の半世紀前です。次世代へより豊かな社会を残すことを目測定された変数間のダイナミクスを表現する方法の開発を指して、予防や対策を考えるための方法論を考えています。

目指していきます。

研究紹介

複数の対象者から時間の経過とともに、ある反応変数を■ 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）
COVID-19の流行が始まってから、統計数理研究所でも内外の多くの研究者が対策として様々な研究を行いました。研究所の和文誌「統計数理」でも特集号を組んでいます。多くの学術論文が出版されていく中、解釈の難し
い論文もみられました。感染のタイミングもその一つで、感染性に関する学術論文の動向について総合報告しました。超過死亡も解釈が難しくなっています。超過死亡は観測死亡と期待死亡の差ですが、2020年の観測死亡が低かったため、その後の期待死亡が本来より低くでやすくな
りました（図２）。また、各国のデータを収集して統計モデ
ルで推定を行う動きが国際的に進んでいます。超過死亡

図 1：日米男女の累積喫煙開始割合、喫煙率、肺癌死亡率の年齢変化（1925 年生まれ）。Funatogawa et al. 2013 改変。喫煙開始
から肺癌死亡率の顕在化までは何十年もかかる。

の推定では、有力研究グループ間での違いや、観測死亡との乖離など、結果の頑健性が疑われる場合がみられました。頑健な指標の確保も重要となります。
船渡川 伊久子

図２：（左）週観測死亡数の推移 2000－2022 年 日本、（右）週期待死亡数の推移 2017－2022年 日本。exdeaths-japan.orgより作成。期待死亡は年々上昇していたが、2021 年は低い。

5

統計的機械学習研究センター

可逆関数を推定する効率の評価■ 画像生成など機械学習技術の台頭
いくつかの単語を入力すると単語の意味する画像が生ましたが、例えば黒い犬と白い犬の画像の中間をとれば灰色の犬の画像が生成できるなど期待できるでしょう。

成される ― そのような技術が度々ニュースやソーシャルメ
ディアで話題にのぼり、一度は目にされた方も多いのではないかと思います。必ずしも画像生成に限る必要はなく、既存のデータを学習し新たなデータを生成するモデルを「生成モデル」と呼び、ここ 10 年近くにわたり様々な研究がなされてきました。

■ 生成モデルのアイデア

研究紹介

生成モデルの背後にあるアイデアを簡単に説明しますと、
図１のようになります。

■ 生成モデルにおける可逆制約
図１で説明した生成モデルでは、データ空間と潜在空間の間の対応関係を学習し利用していますが、例えばある三角形が複数の潜在空間の点と対応していたりすると、どの点を使って平均をとるべきかが曖昧になってしまいます。そこでデータ空間の点と潜在空間の点は一対一に対応する必要があり、このように一対一の対応関係を表す関数は特に「可逆関数」と呼ばれています。つまり、生成モデルの学
習とはデータ空間と潜在空間を行き来するための可逆関数の推定と言い換えることができます。

■ 可逆関数を推定する効率の評価
このように、生成モデルの学習では可逆関数という特殊な関数を使った推定をするとあらかじめ決めているわけですから、何も仮定せず、何の情報もないまま対応関係を推定する場合に比べて効率的な推定ができると期待できます。では関数に可逆という制約を課すとどのくらい効率的に関数が推定できるのでしょうか。その効率の限界を数学的に評価できれば、生成モデルを学習する際にどの方法は改図１：生成モデルのアイデア

善の余地があり、どの方法がすでに最大効率を達成しているのかわかるようになります。一方で、可逆関数の推定効率の評価は難しく、証明が容易な１次元の場合のみが主に

まずデータの空間と、都合の良い潜在空間の間の対応関研究されてきました。

係を学習し、例えば三角形と五角形に対応する潜在空間

本研究は東京大学の今泉允聡 氏との共同研究で、２次内の点が得られたとします。潜在空間内で得られた点の平元のデータ空間と潜在空間の間の可逆関数推定の効率の均をとり、その中間にある点と対応するデータを求めると、

理論限界（ミニマックスレート）を導出し、またその限界をその中間の性質をもった図形（四角形）が生成できると期達成する推定法（図２）を提案しました。英語論文が現在待できます。ここでは簡単のため三角形や五角形を例示し査読中であり、プレプリントが公開済です*１。
本 研究で用いた数学的な技術は３次元以上の一般の場合にも利用できます。現在２次元の結果
を３次元以上の一般次元に拡張した結果が部分的に得られており、これら３次元以上での成果も近々公開予定です。
参考文献：*1 https://arxiv.org/abs/2112.00213

奥野 彰文

図２：提案した推定量で用いた分割近似

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研究紹 介合成データの利用による機械学習モデルのプライバシー保護■ サービスとしての機械学習（MLaaS）
近年、Google、Microsoft、Amazonなどのクラウド サービス プロバイダーは、機械学習モデル
用の外部APIを一般に公開しています。このような「サービスとしての機械学習（MLaaS）」では、
膨大な個人データを学習した機械学習モデルを使用して、分類、予測、クラスタリングなどの様々なサービスを提供します。ただし、MLaaSのAPI は公開されているため、機械学習モデルの学習データの機密情報が漏洩するリスクのあ研究紹介

る攻撃がいくつか存在します。図１は MLssSにおける攻撃モデルを示しており、攻撃者は、学習データに含まれるサンプルを復元するモデル反転攻撃、標的とするサンプルが実際に学習デー
タに含まれていたかどうかを判断するメンバー
シップ推論攻撃、さらに学習モデルのモデル・パ

図１： 学習データに含まれる個人の機密データに対する推論攻撃

ラメーターを盗み取るモデル抽出攻撃等が存在します。

■ メンバーシップ推論攻撃
この研究では、個人が標的モデルの学習デー
タに属しているかどうかを推測するメンバーシッ
プ推測攻撃を検討します。メンバーシップ推論
攻撃は、サンプルの機密属性を復元するモデル
反転攻撃ほど強力ではありませんが、特定の病
気の医療データベースなど、データセット内のすべての個人が共通の機密属性を共有している
場合にそのリスクは深刻なものとなります。なぜ

図 2： 部分的に合成データを混入するモデル構築プロセス

なら個人が学習データに含まれているという事
実の開示は、個人の機密属性値の漏洩を意味するからです。また多くの既存研究では、攻撃対象とするモデ手順を示しています。元のデータセットのレコードと、元のルがブラックボックスとしてアクセス可能な場合に実用的レコードの値を確率的に反転させる Post Randomization

なメンバーシップ推論攻撃の手法を考案しています。

Method（PRAM）の方法で生成した合成データのレコードを混入することで学習データを準備します。Purchase 100■ 学習データへの合成データの混入によるメンバーシップ推論攻撃の防止
メンバーシップ推論攻撃に対する既存研究の対策には、差分プライバシー、信頼スコアのマスキング、正則化等があります。しかし、これらの方法は、攻撃に対する耐性が不十分であるか、モデルの有用性が低下するという問題があります。したがって、本研究では元データに類似する合成デーのデータセットを使用した評価実験の結果、部分的にランダム化するデータ生成のパラメーター調整に関する実用的な戦略を発見しました。この戦略では、最初に合成データの混合比率 m を高く設定し、次に PRAM法の反転率 p を制御することで、攻撃耐性とモデルの予測精度のバランスを適切に調整できることを明らかにしました。

るモデルの耐性を実現する手法を検討しました。図２は、参考文献：
Wakana Maeda, Yuji Higuchi, Kazuhiro Minami, Ikuya Morikawa.
Membership Inference Countermeasure With a Partially Synthetic
Data Approach. The 4th International Conference on Data Intelli­gence and Security. August, 2022.

部分的に合成された学習データを用いてモデルを生成する

南 和宏

タを元のデータに部分的に混合することで、学習モデルの予測精度を維持しながら、メンバーシップ推論攻撃に対す

7

ものづくりデータ科学研究センター

サロゲートモデルを用いた結晶構造予測■ 結晶構造予測問題

移学習というテクニックを用いてモデルが生成されたバー結晶とは、化学物質が固体として存在する際、その分子やチャル構造に対する予測精度を大幅に向上させました。

原子が一定の周期性を持って無限空間内に配列し、形成し我々は多様性、複雑性、実応用性などの観点から 35 個たものを指します。結晶構造は、物質の物理的性質や機能のベンチマークを用意し結晶構造予測の性能テストを行いに大きな影響を与えるため、結晶構造予測は学術的だけでました。結果、主流となる構造予測手法の正解率（例えば、はなく、産業界からのニーズにおいても極めて基礎的かつUSPEX）と比べ、我々の提案手法は最低 48.6 %、最大 91.4%

重要な研究課題とされています。

の正確率に達することが分かりました。

結晶構造予測問題は既に20年以上研究されました。従
来の実験手法による結晶構造決定は、時間とコストがかか■ 更なる一歩へ

研究紹介

るため、機械学習の発展により、近年では、
サロゲートモデ

真に革新的な物質は既存データの周辺に存在しません。

ルによる探索手法が数多く提案されました。しかし、機械

本グループのアプローチは既存データに対して驚くほどの学習モデルの予測精度や計算コストの問題など、様々な課

正解率を示しましたが、「未知物質の探索にどこまで攻め

題が依然として存在しています。結晶構造予測問題の解決られるか？」、との検証は必要です。更に、構造予測だけでには、材料探索、医薬品デザイン、エネルギー変換などのはなく、現実性のある化学式の予測や合成可能性の予測分野から強く期待されています。このような背景から、本セなど、これらの予測技術が確立され一連の予測をシームレ

ンターのグループは企業と連携し、結晶構造予測問題を根スに実行するシステムを構築することができれば、効率的本的解決する手法の開発に取り込んでいます。

で合理的な材料開発を実現され、機能性材料や医薬品な■ サロゲートモデルによる結晶構造予測

ど結晶を扱う開発分野に大きなイノベーションをもたらすことに間違いありません。また、新たに発見された物質・材

結晶構造予測の目標は、標的化合物の化学式の情報の料の結晶化条件、多形性、物理的・光学的・電磁気学的特みから、その化合物の安定に存在する結晶構造を提案する

性などの情報を分析し、学術的・産業的にさまざまな恩恵ことです。すなわち、化学式から結晶構造を推測し構造エをもたらすことができます。我々のアプローチさらに改良しネルギーを評価します。相対的に低いエネルギーを持つ構

自動化すれば、物質探索の効率が大幅に向上することが造は安定構造と想定されます。したがって、効率的な結晶

期待できます。
劉 暢

構造生成器と高精度かつ高速度で構造
エネルギーを評価する手法の開発は問題を解く鍵となります。結晶構造生成器について、我々は、教師あり学習で化学式から安定構造のスペースグループ、対称性、類似性などの情報を予測するモデルを訓練し、予測された情報を入力とする、三種類の構造生成器を開発しました。構造エネルギーの評価について、我々は、結晶構造を入力とする
サロゲートモデルを訓練し、さらに転図 2：35 個のベンチマークにおける正確率の比較

2.5

2

1.5

1

0.5

0

図 1：結晶構造予測の典型的なワークフロー

8

0

5

10

15

20

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

起因するコモンデータ創出の難しさ、（3）
データのオープン

プラスチックに代表される高分子材料は、軽さと成形加化に対するインセンティブが低い。したがって、オープンデー

工の容易性、粘弾性の高さという特徴から幅広く利用されタ開発が中々進みません。特に、高分子材料においては、ています。一方、材料設計のパラメータ空間が広大である

上述の PoLyInfo 以外にデータ駆動型研究に資するデータ

ため、さらなる高機能化のために効率的な材料探索法の確ベースは存在しません。

立が求められています。研究の目的は、革新的特性を有す
る高分子材料の発見です。本センターの研究グループは、
2019年に始動した JST-CREST熱制御領域「高分子の熱■ 分子動力学シミュレーションの自動計算による
高分子物性データベースの創出
本グループは、分子動力学シミュレーションによる高分

森川淳子教授）に参画し、2021年には「富岳」成果創出加

子物性の評価を完全自動化するソフトウェアRadonPyを

速プログラム「データ駆動型高分子材料研究を変革する

開発しています。現在、統数研が中心となり３大学・25企

データ基盤創出」に採択されました。

業で産学連携コンソーシアムを形成し、この RadonPyを用■ 機械学習による自動分子設計

いて高分子物性のデータベースを開発しています。最終的には 10万種類以上の高分子骨格を包含する体系的なデー

高分子物性データベース PoLyInfoと機械学習を組み合タベースを構築します。この目標が達成されると、我々は広わせ、高い熱伝導性を有する材料の設計に取り組みまし大な物質空間の複数物性の同時分布を観察できます。例えた。アモルファス高分子かつ室温付近の熱伝導率に限定すば、物性間のパレート境界に位置する高分子構造を網羅的ると、PoLyInfo には 2 8 件のデータしか存在しませんでしに調べることができ、パレート境界を超える特異な分子骨た。そこで、十分な量のデータを入手できる関連する物性格が発見される可能性もあります。産学の垣根を超えた共

データを用いてモデルを訓練し、この訓練済みモデルと少同事業により、我々はこのミッションを達成します。
林 慶浩

数の熱伝導率のデータを組み合わせることで予測モデル

研究紹介

物性マテリアルズインフォマティクス」（代表：東京工業大学を構築しました。これは転移学習とよばれる機械学習のテ
クニックです。我々はこのモデルの逆問題を解き、熱伝導率が 0.41 W/mKに達する材料を発見・合成しました。

■ データ駆動型研究に資するデータベースが不足
データ科学の他の応用領域に比べると、材料研究のデー
タの量は圧倒的に少なく、原因として次の三点が挙げられます：（1）
データ取得の高コスト性、（2）ニーズの多様性に

図：RadonPy による高分子物性の自動計算

9

医療健康データ科学研究センター

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

医療健康データ科学研究センターは、統計数理研究所が近年、様々な分野でデータサイエンスに対する期待が高長年蓄積してきたデータサイエンスの研究・人材育成の基

まっていますが、医学・健康科学分野もその例外ではあり盤と国内外の研究者ネットワークを母体として 2018 年４月

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

どの先端 AI 技術を用いて解析することで、生体・疾患機

データサイエンスの教育・研究の底上げにつながる基盤形構の解明、創薬を含めた医療技術開発、さらには精密医療成事業を展開・推進することです。設立から５年が経ちま（precision medicine）の実現が大きく加速されると期待すしたが、多くの教育・研究活動の蓄積があります。

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

術の確かなエビデンスを獲得するという重要な役割も忘れ

教育面では、医療健康データサイエンスの基盤をなす統

研究紹介てはなりません。医療・健康分野におけるデータサイエンス

計数理、生物統計学、理論疫学、機械学習の方法論・方法（医療健康データサイエンス）への期待は今後ますます大に関する系統的教育コース（webセミナー含む）、公開講座、

きくなることは確実と思われますが、その一方で、その期待研究者コミュニティの共有財産となるe-learning 教材の開に十分応えられるデータサイエンスの枠組み・体制は未だ発など、多くの教育事業を推進しています。

国内で十分整備されておらず、そこに大きなギャップがあり研究面では、基盤数理・計算機技術から、医療技術・ヘ

ます。すなわち、医療健康データサイエンスの教育と研究のルスケア開発、公衆衛生・社会医学研究などを想定した統充実は今後の大きな課題です。

計的方法論の研究、さらに、先端的な機械学習・AIアルゴ
リズムを用いたビッグデータ解析など、多彩な研究プロジェ
クトを推進しています。

■ 医療健康データ科学研究ネットワーク
以上の多くの事業は、センター設立時に立ち上げられた「医療健康データ科学研究ネットワーク」の活動と連動しております。このネットワークには、関連学会、全国の大学・研究機関、病院、企業から、100 団体（2023 年２月現在）のご参加をいただいており、非常にユニークなネットワークとなっています。医療健康データサイエンスの真の発展は、
統計数理・情報学分野と医学・健康科学分野の研究者がe-learning ウェブサイト

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

The 15th Oxford Conference on Modelling and Control of Breathing (2022.10)

10

研究紹 介COVID-19 感染拡大期の自殺率上昇―地域差および性差の把握■ コロナ禍における自殺率変動

ります。倒産を回避するための人員削減ではまず女性従業2009 年以来、11年にわたり減り続けてきた日本の自殺が員が対象となった可能性は高かったと考えられ、こうしたコロナ）
2020年に入ってから増加に転じ、COVID-19（以後、産業構造や雇用形態が経済危機の影響をより強く受け、の世界的流行との関係が指摘されています。特に女性の自女性の自殺リスクを高めた可能性が示唆されました。
ただし、同じ静岡県内であっても約半数の市町では自殺殺率上昇が顕著でした。

率が上昇していなかったことからもわかるように、自殺率はび性差を把握するために、全国市区町村の自殺率上昇の一律に上昇したわけではありませんでした。2020年の女性

高低を表す指標「自殺率上昇度」を作成しました。計算式の自殺急増が公表されて以来、この問題は各所で取り沙汰については割愛しますが、コロナ後の全国の自殺率上昇のされてきましたが、本研究結果を見る限り女性であること

度合いに対し、市区町村ごとの自殺率上昇の度合いがどれが必ずしも自殺リスクを高めているわけではなく、「コロナだけ大きかったか /小さかったかを示す値です。1990年か

禍により打撃を受けた産業と関連のある女性」の自殺リスク

ら 2020 年までの11年間の市区町村の自殺統計を参照し、が高まったと解釈するべきでしょう。

研究紹介

本研究では、コロナ禍における自殺率上昇の地域差およ

極端に人口の少ない町村を除き、1,735 市区町村でパネル
データを構築しました。

■ 産業構造と自殺率上昇
産業構造と自殺率上昇との関係を検討するために、前述のパネルデータ
に対し、公的統計と主要産業 14種類のデータを連結して分析を行いました。全市区町村を自殺率上昇有り無しの２群に分け、産業別就業率を比較したところ、自殺率上昇は内需型サービス産業の就業率と有意な正の相関

図 1：製造業と宿泊・飲食業の就業率上位100 市区町村での自殺率上昇度がありました。男性の就業率のみが有意に高かったのは製造業で、女性のみの就業率が高かったのは宿泊・飲食サービス業（宿泊・飲食業）でした。
これらの産業就業率が上位10 0である
市区町村を抽出して分析したところ、宿泊・飲食業との関連において女性の自殺率上昇度のばらつきが非常に大きいことが明らかとなりました（図１）。
静岡県の35市町の産業別就業率と自殺率上昇との関係について分析し、GIS（地理情報システム）によって地図上に描出しました（図２）。女性の自殺率上昇が特に高かった11市町のうち８市町は、宿泊・飲食業就業率が高い
伊豆半島に集中していました。

図 2：静岡県の宿泊・飲食業就業率と自殺率上昇■ 女性の自殺率はなぜ上昇したか
宿泊・飲食業はコロナ禍において最も打撃を受けた産業のひとつです。この産業の特徴は女性の就業率が高く、主たる14産業の中で非正規雇用率が突出して高いことにあ

参考文献：
岡檀、久保田貴文、椿広計、山内慶太、日本における COVID-19 パンデミッ
ク後の自殺 率上昇の地 域 差 及び 性 差に関する分析 ― 全国市区町村の産業構造に着目して―、統計数理、70巻第1号、2022 年

岡 檀

11

研究紹 介次世代シミュレーション NOE

生物の形質データによる長期進化分析■ 形質進化の重要性

釈が困難なこと、「識別困難」という統計学上の問題が生じ

進化生物学では生物がなぜ現在のような姿形を獲得して推定の不確実性を評価できなくなることが指摘されていたのかや、どのようにして多様な種が生じてきたのか明らました。もうひとつのアプローチである近似ベイズ計算にかにするために、多くの研究が行われています。特にDNA

基づくPCMは、集団遺伝学の背景理論を使った柔軟なシなどの分子配列データを用いて祖先種の分岐関係を推測

ミュレーションモデリングが可能で、パラメータの解釈はよりする手法は、統計数理研究所における先駆的な研究が元明快です。その反面、モデルが複雑で尤度関数が書けず、となり現在では多くの研究に応用されるようになりました。

計算に時間がかかりすぎること（例えば40CPUの並列で 1

一方で近年、分子データだけでなく形質データを扱う手法

か月）、推定結果の信頼性（不偏性や確信区間の頻度論的への要請も大きくなっています。こうした手法は種間系統比妥当性）が保証されないこと、ランダム効果モデルなど他の

較法（PCM）と呼ばれ、分子データから推定された分岐関尤度ベース手法と組み合わせられないことが難点でした。

研究紹介

係と組み合わせて特定の形質（例えば脳など特定部位の大きさ、形状、行動指標など）がどのような要因で進化したか■ 新たな手法の提案を分析したり、複数の生物種を跨ぐデータセットで回帰分

そこで、これらふたつの手法の「いいとこ取り」を目指して析をする際に進化史に起因する自己相関を補正する目的で提案したのが枝特異的方向性淘汰モデル（BSDS）と呼ばれ利用されています。

るモデルによる推測法（Ohkubo et al. 2023: Evolution）で■ PCM のジレンマ

す。この手法は、「尤度が書けない」とされていた既存のシミュレーションモデルを近似し、完全尤度は作れなくてもしかしながら既存の PCMは大きくふたつのアプローチ

擬似尤度ならシミュレーションなしで計算できることに着目にわかれており、どちらも一長一短という状況でした。ガウ

して作られたものです。シミュレーションに基づく近似ベイス過程に基づくPCMは尤度関数が書けるため数理的に便ズ計算に比べて計算が遥かに高速で、識別性や推定の信利で、特に近年はランダム効果モデルとの組み合わせでさ頼性という点でも既存のガウス過程モデルや近似ベイズ計

まざまな応用法が提案されています。その反面、モデルが算法より優れています。今後は、多変量形質への拡張や適単純すぎて生物学的には非現実的なこと、パラメータの解切なモデル選択法の確立などを目指しています。
大久保 祐作

図：BSDSモデルの応用例。13 種の霊長類を対象に報酬までの最大待ち時間を分析し、いつ・どの分類群で選択圧を受けたのか推測した。

12

研究紹 介調査科学 NOE

平成の「義理人情」と「暮らし方」―日本人の国民性調査から■ 平成期における日本人の国民性期で最も多く、平成期の日本人は、身の回りのことや日々の統計数理研究所では、1953年から５年ごとに全国調査を

生活を楽しむことを大切にしていたことがわかります。

実施しています。第 14 回目の全国調査は、2018年10月から

平成期は、バブル崩壊、リーマンショックなどの世界同時12月にかけて実施され、調査開始 70 周年にあたる第 15回

不況、さらに東日本大震災などから、社会のあらゆる場面

目の全国調査が 2023年秋に実施される予定です。本プロ

で改革と変動に直面することになった時期でした。より「義理人情」や「暮らし方」の感覚を正しく解明するためには、世代や歴史的な要因を考慮しつつ、経済成長率などの目的調査という形で実施されてきました。

変数も含めたモデルの拡張を検討する必要があります。ま「日本人の国民性調査」の目的は、日常的な場面におけるた、日本人の国民性を広く多様な文脈で捉えるために、国人々の意識や意見、心情を統計的に調査し、「日本人の考え際比較を含めた国民性に関する異文化間研究を行ってい方やものの見方」の特徴を定量的に明らかにすることにあく予定です。

ります（林 2001）。そこで今回は第９回（1998年）
から第14

研究紹介

ジェクトでは、基本的に同様のサンプリング手法、調査形態（対面面接調査）、質問票を用い、繰り返しクロスセクション

朴 堯星

回（2018 年）までのデータをもとに、長期継続項目である「義理人情」「くらし方」に着目し、平成期における日本人の価値観や考え方を探りたいと思います。

■ 長期継続調査項目としての「義理人情」と「くらし方」
まず日本人固有の人間関係像を表す「義理人情」の回答傾向を見ると、図１のように、平成期でも「義理人情」的な関係が好まれることが確認されます。
同様の分布を示す調査期間は、（1998
年、2003年）、（2008年、2013年）
（
、2018
年）
であり、2008年と2013年は1988年に近い値です。一方で、平成初期の1993
年から1998 年にかけて低下した値は、

図 1： 平成期における義理人情の回答変動

2003 年からの３回の調査で上昇しており、とりわけ 2008年、2013 年の調査では、昭和期の1988年レベルの高い数値に戻ったことが確認されています。
さらに、「くらし方」の回答傾向をみ
ましょう
（図２）
。本項目では、人のくらし方についてどれが一番、あなた自身の気持に近いものを選んでもらうようにしています。
最も顕著な減少が見られるのは、「世の中の正しくないことを押しのけて、
どこまでも清く正しくくらすこと」です。一方、1973年より「金や名誉を考えずに、自分の趣味にあったくらし方をすること」、「その日その日を、のんきにクヨク
ヨしないでくらすこと」という２つの回答が増加しています。この傾向は平成

図 2：くらし方の回答変動

13

NOE（Network Of Excellence）形成事業

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

研究所の事業本研究所は、横軸を基幹研究系、縦軸をNOE 型研
究組織および人材育成組織とする、２軸構造体制で研究教育活動を行ってきました。横軸である基幹研究系
は、様々な分野を横断し、つなぐという特性を持つ、
いわば『道具』を研究する組織です。統計数理科学はデー
タ環境や社会からのニーズの変化に応答して学問そのものも変容していくことが必要であり、その結果、① 常に変化と発展を求められる学問であること、②変わっていく中での基軸となるぶれない考え方や方向性が存在すること、の二つの性格を明確に示すため、基礎や基盤でなく「基幹」としました。モデリング、データ科学、
数理・推論の三つの研究系があり、データや既存の知識をもとに合理的な予測や意思決定を行う方法の先端的研究を行ってきています。基本的に教員はこれら三つの系のいずれか一つに配属されています。
一方、NOE 型研究組織と人材育成組織（縦軸）は、所内兼務教員、客員教員、特任教員および研究員（ポスドク）、外来研究員などのメンバーで構成されています。
現在は、リスク解析戦略研究センター、統計的機械学
習研究センター、ものづくりデータ科学研究センター、

そして医療健康データ科学研究センターの４センター体制です。これらのセンター（通称：NOE型研究センター）
は、喫緊の具体的な社会的課題の解決に向けて統計
数理科学と個別科学の接点にあたる分野を活動の場とし、後述の各NOEの中核の役割を果たしています。
所内の教員は比較的自由にセンターの研究活動に参加可能です。
人材育成組織としては、統計思考院を設置しており、人材育成・統計思考力育成事業の企画実施の母体となっています。また、大学統計教員の育成研修、統計
教育システム開発に特化した大学統計教員育成セン
ターがあり、「統計エキスパート人材育成プロジェクト」
を推進しています。詳しくは各事業の項目をご参照ください。

■ NOE形成事業
本研究所は、2010年度からの情報・システム研究機構の第２期中期目標・中期計画の中で、「統 計数 理NOE 」の構築を掲げ、この事業を推進しています。
当初は、リスク科学、次世代シミュレーション、調査
科学、統計的機械学習およびサービス科学の５分野に第1期 中期目標・中期計画期間

第2期 中期目標・中期計画期間

第3 期 中期目標・中期計画期間

始 動 期

本 格 推 進 期

発 展 成 長 期

（2004年〜2009年）

リスク研究
ネットワーク形成
リスク解析戦略研究センター
2005年 4月 設置（2010年〜2015年）（2016年〜2021年）

リスク科学NOE（含 リスク研究ネットワーク）

リスク解析戦略研究センター

リスク解析戦略研究センター
2012年 1月 改組

統計数理研究所

統計的機械学習ＮＯＥ
次世代
シミュレーションNOE
データ同化
研究開発センター
2011年 1月 設置
2019年 3月 廃止

調査科学NOE
調査科学
研究センター
2011年 1月 設置
2017年 1月 廃止

統計的機械学習研究センター
2012年1月 設置

医療健康データ科学NOE

2020年4月
環境資源データ科学NOE
発足、
リスク科学NOEに融合

医療健康データ
科学研究センター
2018年 4月 設置

サービス科学
NOE

ものづくり
データ科学NOE

サービス科学
研究センター2012 年1月 設置
2017年 1月 廃止

ものづくり
データ科学研究センター
2017年7月 設置

機構本部

社会データ
構造化センター2016年 4月
設置

人文学オープンデータ
共同利用センター
2017年 4月
設置

データ同化研究支援センター2019 年 4月
設置

情報・システム研究機構 データサイエンス共同利用基盤施設

図 1：NOE形成事業の遷移14

研究所の事業

リスク研究
ネットワーク

医療健康
データ科学ＮＯＥ
医療健康データ
科学研究センター
医療健康データ科学
研究ネットワーク

ものづくり
データ科学ＮＯＥ
ものづくりデータ
科学研究センター

国内外の連携機関

時々によって変化する要望に柔軟に対応しつつ研究したことを包括的かつ効率的に展開することによって社会に貢献していく役割を担っています。近年のNOEの改組も各コミュニティからのニーズとNOE形成事業のさらなる深化を踏まえたものです。
昨年 2022 年４月１日から情報・システム研究機構の第４期中期目標・中期計画の６年間が始まりました。
中期計画の中でも、先端的数理技術の進展と産官学連携の進展を促進すべく、NOE型研究組織を方法論
型と分野・領域型に再編することにより国内外の研究組織との連携機能を強化し、NOE型の連携協定を増加させることを掲げています。統計数理科学の時流や将来的な展望を見据え、研究組織の在り方についても
常に将来計画委員会等で協議を重ねており、今年度はより先端的な研究、共同研究を加速するため、基幹研
究系とNOE型研究組織の改組を行う予定です。
新しい科学的方法論の確立、異分野融合、新研究領
域の創成、産官学と連携などの統計数理科学が直面している課題解決のため、今後もNOE形成事業を展開してまいります。
新しい情報等はウェブサイトで随時発信していく予定です。今後とも統計数理研究所 NOE形成事業にご期待いただき、皆様のご支援を賜れれば幸いです。

研究所の事業

おいてNOEを形成していました。その後、時代やコミュ
ニティのニーズを鑑み、定期的にNOE形成事業の体制を見直し、NOE型研究センターの発展的改組を併せて行いました。現在は、リスク科学、次世代シミュレーショ
ン、調査科学、統計的機械学習、ものづくりデータ科学
および医療健康データ科学の各分野におけるNOEを構築し、情報・システム研究機構のデータサイエンス共
同利用基盤施設の各センターとも協働で研究教育活動を推進しています（図１）。
本研究所の中核事業であるこのNOE形成事業は、個別の問題解決に止まらない知識社会における新しい科学的方法論（第４の科学：データサイエンス）の確立という目的があります。その目的を果たすため、産官学のそれぞれのNOE分野のエキスパートに NOE形成
事業顧問を委嘱し、顧問会議の開催等により助言を収集しつつ、NOE形成事業運営委員会で運営方針を策定することで統一的に事業を推進しています（図２）。
各 NOE型研究センターを中心とした国内外の研究機関との協定締結数も年々増し、特に複数のNOE の研究分野をまたぐ協定機関との交流は、異分野融合、学術領域の創成の種子となる共同研究を生む重要な機会となっています。
「統計数理科学の総合研究」を目的としている本研究所には、広範な分野と関わる特性上、文系・理系の枠を超えたあらゆる分野で求められます。また、そのhttps://www.ism.ac.jp/noe/

リスク科学ＮＯＥ

国内外の連携機関（環境資源データ科学ＮＯＥを含む）

リスク解析戦略研究センター

統計数理研究所
ＮＯＥ形成事業
運営委員会

次世代シミュレーションＮＯＥ
モデリング研究系
データ同化グループ

ＮＯＥ形成事業顧問

ＮＯＥ推進室

統計的機械学習ＮＯＥ
統計的機械学習研究センター

調査科学
ＮＯＥ
データ科学研究系
調査科学グループ

顧問からの助言
所内組織連携連携関係

図 2：NOE形成事業概念構想図

15

統計思考力育成事業

ビッグデータ時代に求められるデータサイエンティス

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

同利用研究員制度、夏期大学院、大学教員のサバティ

23年度でした。総研大統計科学専攻プログラムを除く

カル支援事業、組織連携に基づくデータサイエンス講

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

エンティスト、研究コーディネーター等の養成に取り組

リサーチプラザ等の新機軸を打ち出してきました。平

んでいます。

成28年度には外部有識者を含む統計思考院運営委員

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

リーディングDATを開始しました。

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

数理関係で個々の研究者等の方達が抱えている問題に対して専門家が助言を行い、大学共同利用機関の本分である共同利用の充実につなげることを意図しています。令和４年度は23件の申し込みを受け付けました。
申込み方法等はホームページに掲載しています。

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

課題の中には、明らかに人材育成に重点を置いた課題

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

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

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

ニークなプログラムです。令和４年度は、９件のワークショップは、特定の方法論や応用領域に特化したもの

ショップが採択されました。

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

研究所の事業

統計数理セミナー
毎週水曜日の午後４時から、所内教員および所外のロナ感染拡大防止のため、現在はオンラインで開催し研究者によるセミナーを開催しています。一日２人 40ています。開催予定表と関連する情報は、統計数理研

分ずつのセミナーでは、教員が最新の研究成果を発究所のホームページに掲載しています。

表し参加者との活発な質疑応答が行われます。新型コリーディングDAT
現代社会で必要とされる統計数理の知識とスキルをした。また、令和３年度 L-A講座の前半２日分の講義動持ったデータサイエンティストの育成を目的としたプロ

画およびその補助動画をYouTubeで無料公開しました。

グラム「リーディングDAT」（情報・システム研究機構のデータサイエンス高度人材育成プログラム）の６年目となる令和４年度は４つのリーディングDAT講座「L-A. 現代統計学の基礎」「L-B. 統計モデリング入門」「L-S1. 決定木とアンサンブル学習の基礎と実
践」「L-S2. 統計的因果効果推定とその応用」と３つのリーディングDAT 無料講座「L-X1. グラフィカルモ
デル入門（1）−グラフの読み方・書き方」「L-X2. グラ

研究所の事業

フィカルモデル入門（2）−グラフと確率推論」「L-Y1.
点過程の時系列解析入門」をオンラインで開催しまオンライン講座（ L-S1）の様子

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

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

技術員養成所数値計 算第一期養成所に始まります。

ています。

戦後（昭和 22 年）には附属統計技術員養成所が開設

昭和44 年度から令和４年度までに開催した講座数され、当時の行政組織に不足していた統計技術員のは延べ 401講座、５コース（うち１コースはハーフコース）、

養成を目的に本格的な社会人教育が始まりました。そ

受講生総数は 29,913人にのぼり、その内容は基礎からの後、社会情勢の変化とともに一般社会人に対する統応用まで多岐にわたっています。令和４年度に開催され計教育に重点が移り、公開講座として開講されるようた講座は９講座でした。

統計エキスパート人材育成プロジェクト
データサイエンス（DS）
系の学部・学科を新設する大研修を通じて全国の大学の統計教員を育成するプロ学が急増する中で、深刻な問題となっているのが、DS

ジェクトを開始しました。これにより、５年間で 30名以の中核を成す統計科学の専門教員の不足です。このた上の大学統計教員を育成し、これらの教員が中心とめ、統計数理研究所が中核となって全国の大学等が参なって全国の大学等で更に統計エキスパートを育成す

画するコンソーシアムを令和３年度に設立し、２年間のる人材育成の好循環システムを構築します。
17

共同利用

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

■ 採択件数2017（平成 29）年度

2018（平成 30）年度

2019 年度

2020 年度

2021 年度

2022 年度

161 件

166 件

178 件

145 件

143 件

122 件

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

主要研究分野分類

野

番号

分

野

主要研究領域a

予測制御グループ１

統計数学分野

統計学の数学的理論、最適化など

b

複雑構造モデリンググループ

２

情報科学分野統計学における計算機の利用、アルゴリズムなど

c

データ同化グループ３

生物科学分野医学、薬学、疫学、遺伝、ゲノムなど

d

調査科学グループ４

物理科学分野宇宙、惑星、地球、極地、物性など

e

計量科学グループ

５

工学分野

機械、電気・電子、制御、化学、建築など

f

構造探索グループ

６

人文科学分野哲学、芸術、心理、教育、歴史、地理、文化、言語など

g

統計基礎数理グループ

７

社会科学分野経済、法律、政治、社会、経営、官庁統計、人口など

h

学習推論グループ８

環境科学分野環境データを取り扱う諸領域、陸域、水域、大気など

i

数理最適化グループ

9その他

上記以外の研究領域

jその他

2023年度 公募型共同利用採択課題抜粋 （2023年4月1日現在）
共同利用

共同利用登録（６件）、一般研究１（20 件）、一般研究２（48 件）、重点型研究（27 件）、共同研究集会（16 件）、計117件から以下に抜粋を掲載します。

■ 共同利用登録
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）j9

航空・気象情報の見える化のための気象データの解析に関する研究新井直樹（東海大学）e7

金融時系列おけるリスク指標とその非対称性

高石哲弥（広島経済大学）

c3

データ同化手法を用いた細胞質流動やシグナル伝達の解析

木村暁（国立遺伝学研究所）■ 一般研究 １

18

分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）f3

プレシジョン・メディシンに向けた統計モデリング植木優夫（長崎大学）b3

レプリカ置換分子動力学法で解明するタンパク質の凝集阻害機構

奥村久士（分子科学研究所）d6

多次元分析のためのアカデミック・テキストの語彙文法項目

石川有香（名古屋工業大学）

g

7

道路ネットワーク分析のための方向統計学の手法の開発

加藤昇吾（統計数理研究所）

g1

量子計算に関わる統計数学の総合的研究

間野修平（統計数理研究所）

2023年度 公募型共同利用採択課題抜粋
一般研究１

j
j

8

データ同化技術を活用した近年の気象変化への水域貧酸素化の応答に関する研究

入江

3

抗がん剤治療患者におけるG-CSF 製剤の予防投与が感染症等の発現に及ぼす影響の検討

椿

政安（大阪大学）

広計（統計数理研究所）■ 一般研究 2
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）d7

様々な大規模データ公開におけるプライバシー保護に関する理論の研究

佐井至道（岡山商科大学）

b

4

動画像データからの物理モデル推定

本武

陽一（一橋大学）

h1

最適輸送を用いる因果推論

Le Thanh Tam（統計数理研究所）a7

財務ビッグデータの統計モデリングと可視化に関する研究

地道

正行（関西学院大学）

g4

極値分布による重力波イベントの有意度推定

譲原浩貴（東京大学）e7

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

宮本道子（長崎大学）

j7

COVID-19 感染拡大後の若年層の自殺増加に関する原因の探索

岡

c

4

レーダー観測データによる GNSS電離圏トモグラフィーの高精度化

上野玄太（統計数理研究所）

d7

公的統計データを用いた機械学習やシミュレーションに基づく
計量経済分析の新展開伊藤伸介（中央大学）h4

非ガウス性による電波望遠鏡時系列データの異常検知高橋慶太郎（熊本大学）

檀（情報・システム研究機構
機構本部施設等）■ 重点型研究
重点テーマ１：高次元データ解析・スパース推定法・モデル選択法の開発と融合
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）g1

高次元スパースモデルのセミパラメトリック効率性限界

末石直也（神戸大学）g1

高次元スパース推定のための情報量規準の漸近的性質

二宮

嘉行（統計数理研究所）

重点テーマ２：データサイエンスからみた統計数理科学と統計数理科学からみたデータサイエンス
研究課題名

研究代表者（所 属）j9

レギュラトリーサイエンス・オープンサイエンスからみた
データサイエンス：その基本原理と人材育成

林

7

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

笹嶋

j

共同利用

分野分類

邦彦（群馬大学）
宗彦（兵庫県立大学）

重点テーマ３：安全・安心な社会を持続するための統計科学
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）e5

物理モデルと極値理論 , 確率過程による災害 リスク解析の試み

川西琢也（金沢大学）

a8

統計モデルに基づいた森林における自然災害リスク評価加茂憲一（札幌医科大学）■ 共同研究集会
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）g5極値理論の工学への応用

西郷達彦（山梨大学）

j7

持続可能な自殺対策の構築 - 自殺対策基本法 20周年に向けて

竹島

正（川崎市健康福祉局）

c

9

世界メッシュコード研究会佐藤彰洋（横浜市立大学）

e7

公的統計ミクロデータ利活用に関する研究集会

伊原一（一橋大学）f

3

植物の行動と統計数理高野宏平（長野県環境保全研究所）

19

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

統 合 進 化 科 学コース

生 理 科 学コース

基 礎 生 物 学コース

遺 伝 学コース

情 報 学コース

極 域 科 学コース

統 計 科 学コー ス

素 粒 子 原 子 核コース

物 質 構 造 科 学コース

加 速 器 科 学コース

宇 宙 科 学コース

核 融 合 科 学コース

天 文 科 学コース

分 子 科 学コース

総 合 地 球 環 境 学コース

日 本 語 言 語 科 学コース

日 本 文 学 研 究コース

日 本 歴 史 研 究コース

国 際 日 本 研 究コース

人 類 文 化 研 究コース

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

内

容

モデリング

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

データ科学

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

数理・推論

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

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

20

修了要件および学位の種類● 統計科学コースの修了要件は、以下のとおりです。
■ ５年一貫制博士課程：先端学術院に５年以上（休学期間を除く）在学し、先端学術院特別研究ⅠA～ⅤBの20単位を含む42単位以上を修得すること。
■ 博 士 後 期 課 程：

先端学術院に３年以上（休学期間を除く）在学し、先端学術院特別研究ⅢA～ⅤBの12単位を含む16単位以上を修得すること。

そしてともに、指導教員から必要な研究指導を受けた上、博士論文の審査及び試験に合格すること。
修了者には、博士（統計科学）の学位が授与されます。あるいは、統計科学に係る学際的分野を主な内容とする博士論文について
は、博士
（学術）
の学位が授与されます。なお、優れた研究業績を上げた者の在学年限については、弾力的な取り扱いがなされます。

在学生数 （2023年 4 月1日現在）■ 博士課程（５年一貫制）／５年一貫制博士後期：定員2名
入学年度
現

員

■ 博士課程（３年次編入学）／博士後期課程：定員3名

2019年度

2021年度

2022年度

2023年度

2016 年度

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

2022年度

2023年度

1

1

1

1

1①

3③

6⑤

3③

5③

9⑦

6④

※ ○は有職者で内数入学者の出身大学・大学院
国公立

北海道大学、東北大学、福島大学、筑波大学、埼玉大学、千葉大学、お茶の水女子大学、政策研究大学院大学、東京医科歯科大学、東京海洋大学（旧・東京商船大学）、東京学芸大学、東京工業大学、東京大学、東京都立大学、東京農工大学、一橋大学、静岡大学、金沢大学、北陸先端科学技術大学院大学、名古屋大学、
豊橋技術科学大学、京都大学、大阪市立大学、大阪大学、奈良先端科学技術大学院大学、岡山大学、島根大学、九州大学、大分大学、電気通信大学 など

私 立

青山学院大学、北里大学、慶應義塾大学、国際基督教大学、芝浦工業大学、上智大学、中央大学、東京理科大学、東洋大学、日本女子大学、日本大学、法政大学、早稲田大学、南山大学、大阪電気通信大学、関西大学、京都産業大学、立命館大学、岡山理科大学、久留米大学 など

外 国

Aston大学、California大学 Irvine 校、California 州立 大学 Long Beach校、Campinas大学、Colorado大学、Dhaka大学、Hawaii大学、Jahangirnagar
大学、Malaya大学、Northeast Normal大学、Ohio大学、Rajshahi大学、Stanford 大学、Nottingham大学、浙江大学、中国科学院応用数学研究所、中国科
学技術大学、中国国家地震局分析予報中心、東北工学院、香港技科大学、中国地質大学、University College London、University of London など

学位授与数

2016年度

2017年度

2018年度

2019 年度

2020年度

2021年度

博士（学術）

2名

1名

0名

0名

0名

0名

2022年度1名

博士（統計科学）

5名

4名

5名

5名

4名

7名

9名

修了生等の進路
帯広畜産大学 教授、筑波大学 教授、兵庫県立大学 教授、東京大学 教授、電気通信大学 教授、筑波大学 准教授、埼玉大学 准教授、名古屋大学 准教授、九州大学
准教授、九州工業大学 准教授、琉球大学 准教授、統計数理研究所 准教授、東北大学 講師、横浜国立大学 専任講師、北海道大学 助教、東京大学 助教、東京工業
国公立 大学 助教、広島大学 助教、九州大学 助教、統計数理研究所 助教、大分県立看護科学 大学助教、宇宙航空研究開発機構情報・計算工学センター 主幹研究員、大学等 東京工業大学 特別研究員、京都大学 特定研究員、奈良先端科学技術大学院大学 助教、統計数理研究所 特任研究員、日本銀行 企画役、日本放送協会、鉄道総合技術研究所 主任研究員、統計情報研究開発センター、年金積立金管理運用独立行政法人、公立高校教諭、京都大学大学院 特定助教、国立研究開発法人理化学研究所、総務省統計局、独立行政法人医薬品医療機器総合機構、国立研究開発法人情報通信研究機構 など
札幌学院大学 教授、東京医療保健大学 教授、明治大学 教授、同志社大学 教授、札幌学院大学 准教授、城西大学 准教授、日本大学 准教授、駒沢大学 准教授、
私 立
札幌学院大学 講師、愛知工科大学 准教授、明治大学 特任講師、東京情報大学 講師、芝浦工業大学 非常勤講師、立教大学 学術調査員、明治大学 研究推進員、大学等
早稲田大学 特別研究員、慶応義塾大学、東京医科大学 など

大学院教育

Jahangirnagar大学 教授、Jahangirnagar大学 准教授、Victoria大学 上級講師、Massey大学 研究員、Otaga大学 研究員、ニュージーランド政府統計庁、
外国のRajshahi大学 助教授、UCLA 研究員、Asia-Pacific Center for Security Studies 助教授、Central South大学 教授、Hong Kong Baptist 大学 講師、大学等
South Carolina大学 研究員、Warwick大学 研究員、Rajshahi大学 助手 など（株）日立製作所中央研究所、NTT コミュニケーション科学研究所、誠和企画、（株）
ニッセイ基礎研究所、みずほ信託銀行、野村證券（株）、ATR 脳情報研究所、
トヨタ自動車東富士研究所、シュルンベルシュ（株）、Macquarie Securities, Japan、損害保険料率算出機構、バークレイズ・グローバル・インベスターズ
（株）
、
（株）
オープンテクノロジーズ、ヤマハ（株）、Goldman Sachs Asset Management LP、CLCバイオジャパン、（株）
三菱 UFJ 銀行、ファイザー（株）、（株）EBP
民 間 政策基礎研究所、（株）ソニー、（株）NTT アイティ、（株）
損害保険ジャパン、クオリカプス
（株）
、
（株）
ブリヂストン、（株）
ブレインパッド、住友化学（株）
、あらた監
（株）
、第一三共
（株）
、静岡県立静岡がんセンター、シーピーシー治験病院、一般社団法人CRD協会、日本学術振興会、東京電力ホールディ
企業等 査法人、田辺三菱製薬
ングス（株）、旭化成（株）基盤技術研究所、（株）本田技術研究所、横河電機（株）、花王（株）、先進モビリティ（株）、NEC中央研究所、ヤンセンファーマ（株）、大
正製薬（株）、大塚製薬（株）、協和発酵キリン（株）、（株）
コーセー、ノバルティスファーマ（株）、（株）日本経済新聞社、みずほ第一フィナンシャルテクノロジー（株）、（株）
ダイセル、愛知製鋼
（株）など

21

国際協力
国 際 協 力交流協定締結研究機関

22

機 関 名

所 在 地

締結日

アメリカ合衆国センサス局 統計調査部門

アメリカ合衆国（ワシントン）

1988. 7. 27

数学センター財団

オランダ（アムステルダム）

1989. 5. 10

ベルリンフンボルト大学 統計・計量経済学研究所

ドイツ（ベルリン）

2004. 12. 8

ステクロフ数学研究所

ロシア（モスクワ）

2005. 8. 9

中南大学

中国（長沙市）2005. 11. 18

スンシル大学

大韓民国（ソウル）2006. 4. 27

ウォーリック大学 統計学部／統計手法研究センター

イギリス（コーベントリー）

2007. 1. 16

インド統計研究所

インド（カルカッタ）

2007. 10. 11

中央研究院 統計科学研究所（ISSAS）

台湾（台北）

2008. 6. 19

マックスプランク生物学サイバネティク研究所・実証的推論研究系

ドイツ（チュービンゲン）

2010. 8. 11

ノルウェー産業科学技術研究所（SINTEF）通信システム部門

ノルウェー（トロンハイム）

2012. 1.30

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

イギリス（ロンドン）

2012. 2. 16

ノルウェー科学技術大学（NTNU）電気通信学部

ノルウェー（トロンハイム）

2012. 5. 22

カレル大学 確率数理統計学部

チェコ（プラハ）

2012. 10. 10

ゲッチンゲン大学 生物森林生育環境情報学部

ドイツ（ゲッチンゲン）

2012. 10. 18

韓国統計学会（KSS）

大韓民国（ソウル）2013. 7. 9

豊田工業大学 シカゴ校

アメリカ合衆国（シカゴ）2014. 2. 10

オーストラリア国立大学 数理科学研究所

オーストラリア（キャンベラ）2014. 5. 15

ETH チューリッヒリスク研究所

スイス（チューリッヒ）

2015. 2. 7

ハード・ソフトウェア情報技術研究所（ IRCICA）

フランス（パリ）

2015. 2. 9信号・情報・自動処理研究センター（CRIStAL）

フランス（パリ）

2015. 2. 12

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

イギリス（ロンドン）

2015. 2. 26

ポカラトリブヴァン大学 森林研究所

ネパール（ポカラ）

2015. 3. 6

カンボジア森林局庁 森林研究所

カンボジア（プノンペン）

2015. 3. 6

ベトナム森林開発企画研究所（FIPI）

ベトナム（ハノイ）2015. 6. 2

ツーゼ研究所ベルリン（ZIB）

ドイツ（ベルリン）

2016. 6. 20

ポルト大学

ポルトガル（ポルト）2016. 6. 22

ラオス国立大学

ラオス（ヴィエンチャン）

2017. 3. 15

中国地震局 地球物理研究所

中国（北京）

2017. 4. 28

香港浸會大学 科学部

香港（九龍）

2017. 8. 7

エヴォラ大学

ポルトガル（エヴォラ）

2017. 11.30

韓国調査研究学会

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

イギリス（ブリストル）

2019. 1. 15

ソンギュングァン大学 Survey Research Center

大韓民国（ソウル）2019. 2. 25

ランプン大学

インドネシア（ランプン）

2019. 3. 6

南方科技大学中国（深圳）

2019. 3. 25

国 際 協 力

交流協定締結研究機関
機 関 名

所 在 地

締結日

ブルターニュ南大学

フランス（ロリアン）

2019. 3. 29

ノースカロライナ州立大学

アメリカ合衆国（ノースカロライナ）

2019. 11. 13

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

シンガポール（シンガポール）

2020. 3. 18

マッコリー大学 保険数理・ビジネスアナリスティク学部

オーストラリア（シドニー）

2020. 12. 21

EURECOM

フランス（ソフィア・アンティポリス）2021. 8. 25

テキサス州立大学ダラス校 経済政策研究所

アメリカ合衆国（ダラス）2022. 3. 11

ウルム大学

ドイツ（ウルム）

2023. 2. 20

クレルモン オーヴェルニュ大学ブレーズ パスカル数学研究所

フランス（クレモンフェラン）

2023. 3. 13

イタリア国立海洋学・応用地球物理学研究所

イタリア（スゴニコ）

2023. 3.30

国際シンポジウム（2022年度）
名称

開催期間

会場

Special Session: Bayesian Inference and Uncertainty Quantification:
New Methods and Applications

2022.09.13 ～2022.09.17

Tongji Unversity

Special Session: Machine Learning for Structural Health Monitoring
and Reliability

2022.09.13 ～2022.09.17

Tongji Unversity

The 6th RIKEN-IMI-ISM-NUS-ZIB-MODAL-NHR Workshop on Advances inClassical and Quantum Algorithms for Optimization and Machine Learning

2022.09.16 ～2021.09.22

東京大学
九州大学

Risk and Statistics: 3rd Tohoku-ISM-UUlm Joint Workshop

2022.10.12 ～2022.10.14

東北大学
知の創出センター

Mathematical Optimization and Statistical Theories Using
Geometric Methods

2022.10.20 ～2022.10.21

Osaka Metropolitan
University

Workshop on Functional Inference and Machine Intelligence 2023

2023.03.14 ～2023.03.16

オンライン（統計数理研究所）

ISM Symposium on Environmental Statistics 2023

2023.03.22

統計数理研究所

外国人研究員 （2022年度 受入）
■ 客員
氏名

所属

所在地

Peters Gareth William

University of California Santa Barbara

アメリカ

Jiménez-Sobrino, Juan Carlos

The Institute of Cybernetics, Mathematics and Physics, Havana

キューバ

Myrvoll Tor Andreノルウェー科学技術大学

ノルウェー

Septier Francois Jean Michel

Université Bretagne Sud

フランス

Spodarev Evgeny

Ulm University

ドイツ

Shevchenko Pavel

マッコーリー大学

オーストラリア■ 外来研究員 26名

https://www.ism.ac.jp/visitor/index.html
23

統計科学技術センターの活動

統計科学技術センターには、計算基盤室、ネットワー

成果に関する情報の収集や人材育成事業に関する業

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

同利用に付随する所外 研究者へのサービスや、思考

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

研究支援組織の活動

計 算 資 源 の提供 （2023 年 4 月1日現在）
大規模統計データ解析のために、2018 年10月より
統計科学スーパーコンピュータシステムを運用していコアCPU（AMD EPYC 7452）が２台、1TBの主記憶、実行容量 20TBのSSDが搭載されています。

ます。所内のみならず、公募型共同利用により、所外

並列化プログラミングの手間をかけずに大規模デー研究者の利用に供しています。本システムは、384の計

タの解析を進めるため、大規模なメモリを搭載し、どの算ノードで構成される総理論演算性能 1.49 PFLOPS

CPUからでも利用できる分散共有メモリ型の計算機での分散メモリ型並列計算機です。水冷のHPE SGI 8600

ある、データ同化スーパーコンピュータシステムを2023

Systemを採用し、各ノードには２台の18コアCPU（Intel年３月に導入しました。本システムは、計算ノードとして、384GBの主記憶が搭載されていXeon GOLD 6154）

HPE Superdome Flexを２台装備（総理論演算性能ます。また、システムには高速物理乱数発生ボードが付

154.8 TFLOPS ）し、各ノードには 28コアCPU（ Intel

属し、解析結果を可視化表示するために 4K 3D表示可

Xeon Platinum 8280L）が 32台、48TB の主記憶、実

能なプロジェクタおよび 200インチスクリーンが計算機

行容量 880TBのSSD が搭載されています。

展示室に設置されています。

所内情報ネットワークとして、10GBASE-SRを幹線と各ユーザーが利用しやすく、かつカスタマイズしやす

し、1000BASE-T を支線に持つイーサネット網を敷設

い計算環境を提供するため、2021年3月に共用クラウドしており、パーソナルコンピュータ、スーパーコンピュータ

計算システムを導入しました。本システムは、計算ノード

システム等が接続されています。そして SINET6によっとして HPE ProLiant DL385 Gen 10 Plusを64台装備て通信速度 100 Gbpsでインターネットと接続されていま（総理論演算性能 154.0 TFLOPS）
し、各ノードには 32

す。なお、アンチウィルスソフトやネットワーク侵入防止システムを全所的に導入するなど、強力なネットワーク
セキュリティ対策を実施しています。

共用クラウド計算システム
HPE ProLiant DL385
Gen 10 Plus
統計科学スーパー
コンピュータシステム
HPE SGI 8600

データ同化スーパーコンピュータシステム
HPE Superdome Flex

24

4K 3D 可視化システム

研究支援組織の活動

図書・資料 （2023 年 4 月1日現在）
また本研究所が刊行する欧文誌「Annals of the In­­学、計算機科学、情報科学に関わる内外の主要学術

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

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

領域にわたっています。

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

研究支援組織の活動

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

和書
28％
20,881冊

および内外からの寄贈による資料も備えて
蔵書
74,349冊

和雑誌
53％
1,179 種雑誌
2,213種洋雑誌
47％
1,034種います。
あらゆる分野の研究者の需要に応えるた
め、図書・資料を整理し、OPAC から検索出

洋書
72％
53,468冊来るようになっています。また文献の問い合
わせと複写サービスも行っています。

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

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

めの「研究業績登録システム」と呼ばれる電子システム

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

が可能で、これによって年報作成と評価のための基礎

統計思考力育成事業への協力
統計思考力を備えた人材育成のために、統計思考院

究スタートアップなどを行っています。

と協力しながら、公開講座、統計数理セミナー、共同研
25

URAステーションの活動

統計数理研究所では統計数理分野の共同利用研究事ます。また、統計数理研究所のスーパーコンピュータ（スパ業の推進・強化のため、運営企画本部にURA（Universityコン）の利用のおよそ９割は、全国の大学等研究機関でResearch Administrator）
を配置しています。

あることから、その利活用についても支援します。

研究支援組織の活動

URAは、国内外の大学や研究機関との共同研究促進、これらの活動を通じて、コーディネーション機能や研究

研究交流促進のための企画や実務を担当するとともに、支援機能を強化し、研究所の研究者が研究に専念でき

統計数理研究所の研究者、職員と連携して、研究戦略のる環境を整備するだけでなく、大学共同利用機関として企画立案、外部資金獲得のための申請書作成や研究報の機能強化も目的としています。

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

広報・アウトリーチ活動
URA ステーションでは広報室と連携し、関係機関に感を向上させるべく、機構や研究所が主催・共催する各

対する広報活動を通じて、国内外のコミュニティにおける

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

■ 統計数理研究所 オープンハウス

26

2022年６月17日（金）、統計数理研究所オープンハウス

公開講演会は「ウィズ／ポストコロナの新社会設計」を“データとシステムの数理が紡ぐ未来社会”をオンライン

テーマに、山下智志副所長司会のもと、椿広計所長によで開催しました。

る開催の挨拶から始まりました。北九州市立大学環境

研究支援組織の活動

その他、研究内容ポスター展示をオンライン会場（Gath­

制するためのシステム制御アプローチ」では、「システム制er.Town）で行い、ポスター 113 枚の展示とコアタイムに御」という工学的アプローチを用いて、人々の行動変容を

は来場者と研究者の質疑応答が交わされました。また、促し、感染拡大を抑制するための方法論について講演さ

統計よろず相談室では４件の相談を受け、大学院説明会

れました。続いて国立感染症研究所感染症疫学センター

および修了生による講演会には 51 名が参加しました。

研究支援組織の活動

技術研究所 永原正章教授による「コロナ感染拡大を抑疫学統計室の米岡大輔室長による講演「パンデミックにおける公衆衛生データの統計解析」では、コロナ禍で解析した様々なデータと解析手法を、公衆衛生分野における生物統計学専門家としての立場から語られました。最後に本研究所 データ科学研究系 船渡川伊久子准教授
による講演「統計数理研究所での研究紹介」では、統数研が COVID-19 発生からいち早く立ち上げた「新型コロナウイルス対応プロジェクト」の活動内容が紹介されました。本講演会は ZoomWebinar で配信を行い、294名の方々にご視聴いただき盛況な講演会となりました。

■ 新学習指導要領とSTEAM 教育が創り出す「社会に活かす統計の考え方」シンポジウムの開催
2022年６月16日（木）にオープンハウスの連携イベントとして「新学習指導要領とSTEAM 教育が創り出す『社中等教育における問題解決力教育を巡る問題やSTEAM
教育などについて活発な意見が交わされました。

会に活かす統計の考え方』シンポジウム」（ 統計数理研

本シンポジウムは新型コロナウィルス感染拡大防止の究所、国立大学法人電気通信大学、国立大学法人東京ためオンラインで開催し、489名の事前参加登録と、当日

学芸大学、独立行政法人統計センター共催）
を開催しま

は 355名の視聴があり大変盛況なシンポジウムになりま

した。

した。

椿広計所長によるオリエンテーションの後、基調講演
として、電気通信大学 鈴木和幸特任教授・名誉教授による「問題解決プロセスとAI・データサイエンス」と題した講演が行われました。その後、休憩を挟んで、東京学
芸大学大学院 西村圭一教授による「統計教育の社会実装に向けて」、統計センター統計技術・提供部 槙田直木
部長による「社会に活かす公的統計」、東京学芸大学先
端教育人材育成推進機構 山下雅代准教授による「問題解決すごろくと身近な例」と題した３つの講演が行われました。最後に、講演者４名によるパネル討論「社会に活かす統計の考え方」
では椿所長がモデレータを務め、初■ 統計数理研究所のイメージキャラクター紹介
2021年に統計数理研究所の新しいイメージキャラク

りん」、クラシカルな雰囲気の「けいと」、恥ずかしがり屋

ターが誕生しました。元気で自由な明るい白黒猫「すーさんの「まちか」が統数研の活動や研究紹介をお手伝いします。
● すーりん、けいとの「統数研の部屋」
子どもから大人まで楽しく統計にふれてもらえるコン
テンツをまとめたページを公開しています。

左から：すーりん、けいと、まちかhttps://www.ism.ac.jp/events/oyako/
27

決算・建物

運営費交付金等（2022年度）
区

人

分

件

費

物

628,500

決 算 額

件

費

838,663

合計1,467,163
単位：千円

外部資金受入状況 （2022年度）
区分

件

科 学 研 究 費 補 助 金 （2022年度）

数

受入金額

20

32,728新学術領域

219,3702

21,700

学術領域変革（A)1

10,920

受託研究・受託事業等

23

515,557

学術領域変革（B)1

10,140

受託研究員

−

−

基盤研究（S）

−

−

学術指導

7

6,424

基盤研究（A）

2

15,860基盤研究（B）

9

31,980

寄附金

2

4,100

基盤研究（C）

14

15,481

挑戦的研究（萌芽）

1

1,300

挑戦的研究（開拓）

1

5,590

若手研究

14

13,242

若手研究（独立基盤形成支援）−−

研究活動スタート支援

3

3,120

特別研究員奨励費

−

−

合

48

127,003

民間等との共同研究
共同研究部門

決算・建物

合

54

計

研究種目

580,509
単位：千円

計

件

数

交付金額

単位：千円

敷 地・建 物 （ 2023 年 4 月1日現在）
建物名称

構造階数

総合研究棟

R6-1

Akaike Guest House

R1

延べ面積

（

15,260m2

総合研究棟 48,105m2 のうち
統計数理研究所分の面積）949 m2

建物面積（延べ面積）

16,209m 2

敷地面積62,450m 2■ Akaike Guest House

建物外観

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

28

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

Akaike Guest House 全景

組

織

組織図 （ 2023 年 4 月1日現在）
研究倫理審査委員会

議

統計思考院運営委員会

会

NOE形成事業顧問

営

共 同 利 用 委 員 会

運

国際アドバイザリーボード

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

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

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

リスク解析戦略研究センター

所

統計的機械学習研究センター
ものづくりデータ科学研究センター長

医療健康データ科学研究センター
副 所

統計思考院
大学統計教員育成センター長

統計科学技術センター
図 書 室

組

企 画 室

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

織

評 価 室
広 報 室
運営企画本部

産学連携・知的財産室
NOE推進室
男女共同参画推進室
国際連携推進室

本部事務局立川共通事務部

総務課

■ 総務係
■ 極地研人事・給与係■ 統数研人事・給与係

財務課■ 総務・監査係■ 極地研予算・決算係■ 統数研予算・決算係■ 資産管理・検収係

経理課

■ 経理係
■ 極地研契約係■ 統数研契約係
■ 施設係

研究推進課

■ 研究推進係■ 共同利用係

極地研事務課■ 極地研係

統数研事務課■ 統数研係29

所員数（現員）（2023年 4月1日現在）
区

所

分

所

長

長

教

授

准教授

助

教

事務職員

技術職員

合

1

計
1

モ デ リ ン グ 研 究 系

73

デ ー タ 科 学 研 究 系

7

6

2

15

数 理・推 論 研 究 系

7

10

1

18

統

計

思

考

10

院

5

5

統 計 科 学 技 術 センター
運

営

企

画

本

10

部

立 川 共 通 事 務 部
計

1

21

19

8

10

1

1

（39）

（39）

1
（39）

10

60（39）※（ ）内は立川共通事務部の総数を示す。
※ 事務職員及び技術職員数は再雇用職員各1名を含む。

所
所

員 （2023年 4月1日現在）
椿

長

広計

副所長
（研究企画・評価）（兼） 川﨑能典

副所長（財務・知財）
（兼）

山下

副所長
（人事・広報）
（兼）

智志

南

和宏

モデリング研究系
研究主幹（兼）松井知子

組■ 予測制御グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

授

織

准教授

川﨑

能典

三分一

史和

授

庄

建倉

特任研究員

濵田

ひろか

教

准教授

瀧澤

由美

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

授

松井

知子

教

授

伊庭

幸人

教

授

鎌谷

研吾

准教授

小山

慎介

教

授

日野

英逸

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

中野

慎也

客員教授

佐藤

忠彦

筑波大学ビジネスサイエンス系 教授

客員教授

中村

和幸

明治大学総合数理学部 教授

客員教授

樋口

知之

中央大学理工学部 教授

客員教授

神山

雅子

株式会社ブリヂストン
デジタルソリューション
AI・IoT 企画開発部門 デジタル主幹

客員教授

北野

利一

名古屋工業大学
大学院工学研究科 教授

客員准教授

藤井

陽介

気象研究所
全球大気海洋研究部 主任研究官

客員准教授

長尾

大道

東京大学地震研究所
計算地球科学研究センター 准教授

客員准教授

野村

俊一

早稲田大学
商学学術院大学院会計研究科 准教授

客員准教授

斎藤

正也

長崎県立大学
情報システム学部 准教授

客員准教授

加藤

博司

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

客員准教授

山本

誉士

麻布大学
獣医学部動物応用科学科 准教授

教

教

授（兼）

上野

玄太

特任教授（兼）藤田茂

データ科学研究系
研究主幹（兼）吉本敦■ 調査科学グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教授

南特任助教（兼） 芝井

30

和宏
清久

准教授（兼）

前田忠彦

特任助教（兼） Le Duc Anh

准教授

朴

特任助教（兼） 市野

堯星
美夏

組

織

所

員

データ科学研究系
特任研究員
（兼）田中

康裕

客員教授

吉川

徹

客員教授

佐藤

特任研究員
（兼）王

小醒

大阪大学大学院人間科学研究科 教授

客員教授

今田

高俊

嘉倫

京都先端科学大学人文学部 教授

客員教授

松本

渉

客員准教授

稲垣

佑典

成城大学データサイエンス教育研究センター社会イノベーション学部 准教授

客員准教授

藤田

泰昌

長崎大学経済学部 准教授

客員教授

真鍋

一史

青山学院大学／関西学院大学
名誉教授

客員准教授

加藤

直子

桜美林大学グローバル・
コミュニケーション学群 准教授

客員准教授

尾碕

幸謙

筑波大学
大学院ビジネス科学研究科 准教授

東京工業大学 名誉教授
関西大学総合情報学部 教授■ 計量科学グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

授

山下

智志

教

授

吉本

敦

教

授

教

授

野間

久史

助

教

松井 茂之
清水 信夫

教

授

准教授

金藤

浩司

船渡川

伊久子

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

授

吉田

亮

准教授

Wu Stephen

客員教授

森

知也

准教授

足立

淳

准教授

村上

大輔

准教授

島谷

健一郎

助

林

慶浩

教

京都大学経済研究所 教授

数理・推論研究系
研究主幹（兼）

伊藤

聡

栗木

哲

加藤

昇吾

客員教授

今野

良彦

授

二宮

嘉行

教

授

間野

修平

准教授

志村

隆彰

准教授

矢野

恵佑

教

織

授

准教授

教

組

■ 統計基礎数理グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――

大阪公立大学大学院理学研究科 教授■ 学習推論グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
授

福水

健次

教

授

藤澤

洋徳

准教授

持橋

准教授

逸見

昌之

准教授

坂田

綾香

助

Le Thanh Tam

教

教

大地

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

授

准教授

伊藤

聡

授

池田

思朗

准教授

田中

未来

准教授

相馬

輔

准教授

李

静沛

教

Figueira Lourenço Bruno

リスク解析戦略研究センターセンター長（兼） 加藤

昇吾

副センター長（兼）

山下

智志

教

授（兼）

山下

智志

教

授（兼）

栗木

哲

教

授（兼）

金藤

浩司

教

授（兼）

松井

知子

教

授（兼）

吉本

敦

教

授（兼）

川﨑

能典

教

授（兼）

二宮

嘉行

教

授（兼）

南

和宏

教

授（兼）

間野

修平

教

授（兼）

鎌谷

研吾

教

授（兼）

庄

建倉

准教授（兼）矢野恵佑

准教授（兼）

逸見昌之

准教授（兼）島谷健一郎

准教授（兼）加藤昇吾

准教授（兼）

瀧澤 由美
船渡川 伊久子

准教授（兼）
准教授（兼）

志村 隆彰
村上 大輔

准教授（兼）

准教授（兼）

特任准教授

Wu Stephen
公文 雅之

特任准教授

熊澤 貴雄

特任助教

Xiong Ziyao

特任助教

Tran Duc Vu

特任助教

Xue Yujie

特任助教

Petrillo Giuseppe

特任研究員

尾形

特任研究員

Peng Hong

良彦

31

リスク解析戦略研究センター
客員教授

椎名

洋

滋賀大学データサイエンス学部 教授

客員教授

植木

優夫

長崎大学情報データ科学部 教授

客員教授

橋本

俊次

国立環境研究所環境計測研究センター
応用計測化学研究室 室長

客員教授

亀屋

隆志

横浜国立大学
大学院環境情報研究院 教授

客員教授

酒井

直樹

防災科学技術研究所水・土砂防災
研究部門 総括主任研究員

客員教授

滝沢

智

東京大学大学院工学系研究科 教授

客員教授

南

美穂子

慶應義塾大学理工学部 教授

客員教授

堀口

敏宏

国立環境研究所環境リスク・健康領域
生態系影響評価研究室 室長

客員教授

冨田

哲治

県立広島大学地域創生学部 教授

客員教授

髙橋

倫也

神戸大学海事科学部 名誉教授

客員教授

永島

勝利

総務省統計局統計研究研修所 所長

客員教授

山形

与志樹

慶應義塾大学大学院システムデザイン・
マネジメント研究科 教授

客員教授

岩佐

哲也

総務省統計局統計調査部 部長

客員教授

長藤

洋明

総務省統計局統計情報利用推進課
統計利用推進研究官

客員教授

佐野

夏樹

東京情報大学総合情報学部 教授

客員教授

笹島

誉行

独立行政法人統計センター 理事長

客員教授

原

尚幸

京都大学国際高等教育院 教授

客員教授

伊藤

伸介

中央大学経済学部 教授

客員教授

久保田

客員教授

白川

清美

立正大学データサイエンス学部 教授

客員教授

宮本

定明

筑波大学 名誉教授

客員教授

吉田

靖

東京経済大学経営学部 教授

客員教授

安藤

雅和

千葉工業大学社会システム科学部 教授

客員教授

岡田

幸彦

筑波大学システム情報系 教授

客員教授

吉田

朋広

東京大学大学院数理科学研究科 教授

客員教授

吉野

貴晶

ニッセイアセットマネジメント
投資工学開発部 部長

客員教授

高部

勲

立正大学データサイエンス学部 教授

客員教授

大野

忠士

筑波大学 名誉教授

客員教授

津田

博史

同志社大学理工学部 教授

客員教授

藤井

聡

和幸

電気通信大学
大学院情報理工学研究科 特任教授

客員教授

深澤

正彰

大阪大学大学院基礎工学研究科 教授
成城大学経済学部 教授

貴文 多摩大学経営情報学部 教授

京都大学大学院工学研究科 教授

組
織

客員教授

鈴木

客員教授

清水

泰隆

早稲田大学理工学術院 教授

客員教授

塚原

英敦

客員教授

本田

敏雄

一橋大学大学院経済学研究科 教授

客員教授

伊藤

誠

客員教授

吉羽

要直

東京都立大学大学院経営学研究科 教授

客員教授

加藤

客員教授

元山

斉

青山学院大学経済学部 教授

客員教授

松添

博

客員教授

加茂

憲一

札幌医科大学医療人育成センター 准教授

客員教授

木島

真志

琉球大学農学部 准教授

客員准教授

Dou Xiaoling 日本女子大学理学部 准教授

客員准教授

荻原

哲平

東京大学
大学院情報理工学系研究科 准教授

客員准教授

井本

暦

筑波大学システム情報系 教授

愛太郎 東京大学地震研究所 教授
名古屋工業大学大学院工学研究科 教授

智明

静岡県立大学経済情報学部 講師

客員准教授

中澤

客員准教授

佐久間 紀佳 大学院理学研究科 准教授

富山県立大学工学部 講師

客員准教授

福井

敬祐

広島大学大学院
先進理工系科学研究科 准教授

名古屋市立大学

客員准教授

西郷

達彦

山梨大学
総合研究部医学域基礎医学系 准教授

客員准教授

高橋

淳一

一般社団法人 CRD 協会

客員准教授

佐藤

整尚

東京大学大学院経済学研究科 准教授

客員准教授

小池

祐太

東京大学大学院数理科学研究科附属数理科学連携基盤センター 准教授

客員准教授

長幡

英明

株式会社マネーフォワード
Money Forward Lab 本部

客員准教授

田上 悠太

東京海洋大学海洋工学部 准教授

客員准教授

渡邊

隼史

成城大学経済学部 准教授

客員准教授

力丸 佑紀

北里大学未来工学部 准教授

客員准教授

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

客員准教授

楠城 一嘉

静岡県立大学グローバル地域センター
自然災害研究部門 特任准教授

客員准教授

山田

真澄

京都大学防災研究所 准教授

客員准教授

野村 俊一

早稲田大学
商学学術院大学院会計研究科 准教授

客員准教授

岩田

貴樹

県立広島大学
大学教育実践センター 准教授

客員准教授

上原 悠槙

関西大学システム理工学部 准教授

統計的機械学習研究センター

32

センター長（兼） 福水

健次

副センター長（兼）

松井

知子

教

授（兼）

福水

健次

教

授（兼）

松井

知子

教

授（兼）

伊庭

教

授（兼）

伊藤

聡

教

授（兼）

池田

思朗

教

授（兼）

幸人

栗木

哲

教

授（兼）

間野

修平

教

授（兼）

藤澤

洋徳

教

授（兼）

南

和宏

教

授（兼）

日野

英逸

准教授（兼）

持橋大地

准教授（兼）小山慎介

准教授（兼）坂田綾香

准教授（兼）

田中未来

准教授（兼）

村上

大輔

助

服部

公平

助

白崎

正人

助

奥野

彰文

教（兼）

教（兼）

教（兼）

組

織

所

員

統計的機械学習研究センター

Le Thanh Tam

特任助教

坂本

航太郎

特任研究員

Zheng Ning

特任研究員

豊田

祥史

客員教授

Gretton Arthur putational Neuroscience Unit, Professor

客員教授

川野

秀一

客員教授

Konstantin
Markov

九州大学大学院
数理学研究院数理科学部門 教授

会津大学情報システム学部門 教授

客員教授

後藤

真孝

産業技術総合研究所人間情報
インタラクション研究部門 首席研究員

客員教授

藤澤

克樹

九州大学
マス・フォア・インダストリ研究所 教授

客員教授

品野

勇治

Konrad-Zuse-Zentrum
für Informationstechnik Berlin
Mathematical Algorithmic Intelligence

客員准教授

今泉

允聡

東京大学大学院総合文化研究科 准教授

客員准教授

山田

誠

沖縄科学技術大学院大学 准教授

客員准教授

小林

景

慶應義塾大学理工学部 准教授

客員准教授

竹内

努

名古屋大学理学系研究科 准教授

東京都立大学
システムデザイン学部 助教

客員准教授

本橋

永至

横浜国立大学
大学院国際社会科学研究院 准教授

助

教（兼）

客員准教授

University College London Gatsby Com­

塩田

さやか

特任助教

中島

秀斗

ものづくりデータ科学研究センターセンター長（兼） 吉田亮

藤澤

副センター長（兼）

洋徳

教

授（兼）

吉田

亮

教

授（兼）

藤澤

洋徳

教

教

授（兼）

日野

英逸

教

授（兼）

中野

慎也

准教授（兼）

Wu Stephen

助

教（兼）

林

慶浩

特任助教

Liu Chang

特任助教

篠田

特任研究員

髙橋

愛子

特任研究員

草場

穫

特任研究員

丸山

豊

特任研究員

南

俊匠

特任研究員

山田 寛尚

特任研究員

野口

瑶

特任研究員

青木

祐太

特任研究員

木村

客員教授

塩見

淳一郎 東京大学大学院工学系研究科 教授

髙田

正彬

福水

健次
恵子

薫
客員教授

森川

淳子

東京工業大学物質理工学院 教授

株式会社東芝知能化システム研究所
システム AI ラボラトリー 主務研究員

組

客員准教授

授（兼）

織

医療健康データ科学研究センターセンター長（兼） 松井

茂之

副センター長（兼） 野間

久史

山下

智志

教

授（兼）

松井

茂之

教

特任教授

江口

真透

准教授（兼）

逸見昌之

准教授（兼）

三分一

特任准教授

岡

檀

特任准教授

三村

喬生

特任研究員

中薗

客員教授

赤沢

学

明治薬科大学
公衆衛生・疫学研究室 教授

客員教授

菊地

千一郎 群馬大学大学院保健学研究科 教授

客員教授

清野

健

大阪大学大学院基礎工学研究科 教授

客員教授

西山

宣昭

金沢大学学術メディア創成センター 教授

慶應義塾大学医学部医療システム・
イノベーション寄付講座 特任教授

客員教授

伊藤

陽一

北海道大学病院
データサイエンスセンター 教授

教

授（兼）

授（兼）

野間

久史
史和

孝輔

客員教授

立森

久照

客員教授

渡辺

美智子 立正大学データサイエンス学部 教授

客員教授

髙橋

邦彦

東京医科歯科大学 M&Dデータ科学センター生物統計学分野 教授

客員教授

佐藤

俊哉

京都大学大学院医学研究科 教授

客員教授

服部

聡

大阪大学大学院医学系研究科 教授

京都府立医科大学
大学院医学研究科 教授

客員教授

後藤

温

横浜市立大学医学部医学科
公衆衛生学教室 主任教授

東京医科大学大学院医学研究科 教授

客員准教授

木村

良一

山口東京理科大学
共通教育センター 准教授

客員准教授

菅澤

翔之助 慶應義塾大学経済学部 准教授

客員准教授

丸尾

和司

客員教授

手良向

聡

客員教授

田栗

正隆

客員准教授

石黒

智恵子 臨床研究センターデータサイエンス部

客員准教授

佐藤

泰憲

慶應義塾大学
医学部衛生学公衆衛生学 准教授

客員准教授

福田

治久

九州大学大学院医学研究院 准教授

国立国際医療研究センター
臨床疫学研究室 室長

筑波大学医学医療系 准教授

統計思考院
教

授（兼）

川㟢

能典

院長（兼） 栗木

哲

教

伊庭

授（兼）

副院長（兼） 伊庭

幸人

幸人
教

授（兼）

栗木

哲

33

統計思考院
教

授（兼）

藤澤

洋徳

教

授（兼）

南

和宏

教

二宮

嘉行

教

授（兼）

日野

英逸

教

授（兼）

池田

思朗

特任教授（兼） 中西

寛子

島谷 健一郎
准教授（兼） 坂田 綾香

助

教

逸見 昌之
奥野 彰文

正人

助

教

野場

自然科学研究機構核融合科学研究所・六ヶ所研究センター センター長

准教授（兼）

助

教

白崎

客員教授

横山

雅之

客員准教授

高橋

啓

准教授（兼）

啓
客員准教授

小森

授（兼）

准教授（兼）
助

教

矢野 恵佑
服部 公平

助

教

湯浅

理

良太

成蹊大学理工学部 准教授

福岡工業大学情報工学部 准教授

大学統計教員育成センター
センター長（兼） 千野

雅人

川﨑

能典

教

山下

智志

教

南

和宏

特任教授

千野

雅人

特任教授

中西

寛子

特任教授

室田

一雄

特任教授

澤村

保則

特任教授

国友

直人

特任教授

折笠

秀樹

特任教授

神谷

直樹

特任教授

神保

雅一

特任教授

田邉

國士

特任教授

清水

邦夫

特任教授

三輪

哲久

特任教授（兼）岩﨑学

特任教授（兼）水田正弘

特任教授（兼）赤穗

昭太郎

特任准教授

高柳

昌芳

湯浅

良太

教

助

授（兼）

教（兼）

授（兼）

授（兼）

統計科学技術センター

組

副センター長（兼） 中野

織

計算基盤室長早坂充

メディア開発室長

長嶋

昭子

慎也

センター長（兼） 上野

玄太

副センター長（兼） 三分一

ネットワーク管理室長（兼） 中村

史和

和博

総括室長

中村

和博

情報資源室長

宮園

法明

能典

副室長（兼）

宮里

義彦

義彦
能典

産学連携・知的財産室長（兼） 山下

智志
和宏

図書室
室長（兼） 上野准教授（兼）

坂田玄太

綾香

運営企画本部
本部長（兼） 椿
企画室長（兼）川㟢

能典

評価室長（兼）広報室長（兼）

南
山下

和宏
智志

広報室副室長（兼）NOE推進室長（兼）

広計
川㟢
宮里

男女共同参画推進室長（兼） 川㟢

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

岡本主任 URA基

主任 URA本多啓介

統数研人事・給与係長

笠川

勇将

立川共通事務部

■ 総務課

34

課長

政田

眞弥

総務係長（兼）五十嵐久敬

専門職員（労務担当）

阿部

強

副課長

事務部長

沼田

五十嵐

久敬

極地研人事・給与係長

勉

山田

礼二

組

織

所

員

立川共通事務部

■ 財務課

課長

伴

隆志

総務・監査係長

伊藤洋

資産管理・検収係長

佐々木

拓
隆志

中田 純一
大川 由美子専門職員（兼）極地研契約係長■ 研究推進課課長

研究推進係長昨間■ 極地研事務課

課長

市川

瀬戸口

極地研係長

橋本

統数研係長（兼）

弘中

副課長

高木

副課長

小濱

加藤 香奈
高木 博史

統数研予算・決算係長

前川

晶子

経理係長

平山
齋藤

均
琢也

施設係長（兼）広美
小濱

共同利用係長（兼）

好司

優士

博史

統数研契約係長（兼）雅一

副課長（兼） 熊谷

宏靖

橋本

渉

広美

由樹

課長（兼） 政田

■ 統数研事務課

弘章

専門職員（兼）勲坂本

新井

極地研予算・決算係長

課長（兼） 伴

■ 経理課

副課長

眞弥

副課長

渉

国際アドバイザリーボード委員 （2023年 4 月1日現在）
組

所 属・役 職Song Xi Chen

University Chair Professor, Peking University

Arthur Gretton

Professor, University College London

織

氏名

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

Professor, Sungkyunkwan University

Gareth W. Peters

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

Evgeny Spodarev

Professor, Ulm University

運営会議委員 （2023年 4 月1日現在）
氏名

所 属・役 職

氏名

高橋

桂子

早稲田大学総合研究機構グローバル科学知融合
研究所 上級研究員／研究院教授

川﨑能典

統計数理研究所 教授／副所長

丸山宏

株式会社 Preferred Networks PFNフェロー山下智志

統計数理研究所 教授／副所長

井口聖

自然科学研究機構国立天文台 教授

南和宏

統計数理研究所 教授／副所長

駒木

文保

松井

知子

統計数理研究所 教授／モデリング研究系主幹

椎名洋

滋賀大学データサイエンス学部 学部長／教授

吉本敦

統計数理研究所 教授／データ科学研究系主幹

西郷浩

早稲田大学大学院政治経済学術院 教授

伊藤聡

統計数理研究所 教授／数理・推論研究系 主幹

大森裕浩

東京大学大学院経済学研究科 教授

上野玄太

統計数理研究所 教授／統計科学技術センター長

梶原健司

九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
所長／教授

英樹

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

麻生
南

美穂子

東京大学大学院情報理工学系研究科 教授

所 属・役 職

栗木

哲

福水

健次

統計数理研究所 教授（数理・推論研究系 ）藤澤洋徳

統計数理研究所 教授（数理・推論研究系 ）統計数理研究所 教授／統計思考院長

慶應義塾大学理工学部数理科学科 教授

35

組

織

共同利用委員会委員 （2023年 6月1日現在）
氏名

石岡
久保田

文生

所 属・役 職

氏名

岡山大学学術研究院環境生命自然科学学域 教授

吉羽要直

東京都立大学大学院経営学研究科 教授
統計数理研究所 教授（モデリング研究系）

貴文 多摩大学経営情報学部 教授

所 属・役 職

鎌谷

研吾

佐井

至道

岡山商科大学経済学部経済学科 教授

島谷

健一郎 統計数理研究所 准教授（データ科学研究系）

佐藤彰洋

横浜市立大学学術院国際総合科学群
データサイエンス学部・大学院
データサイエンス研究科データサイエンス専攻 教授

田中未来

統計数理研究所 准教授（数理・推論研究系）

中西寛子

統計数理研究所大学統計教員育成センター 特任教授

NOE（ Network Of Excellence）形成事業顧問 （2023年 6 月1日現在）
氏名

所 属・役 職

氏名

公益財団法人計算科学振興財団 チーフコーディネータ

上田修功

理化学研究所革新知能統合研究センター 副センター長裕明

日本製薬工業協会 会長

蒲地政文

株式会社オーシャンアイズ 取締役

嘉倫

京都先端科学大学人文学部 学部長／教授

副島

豊

伊藤

聡

上野
佐藤

所 属・役 職

日本銀行金融研究所 所長

統計思考院運営委員会委員 （2023年 4 月1日現在）
氏名

所 属・役 職

氏名

所 属・役 職

組
織

黒川

顕

国立遺伝学研究所 副所長

栗木

哲

小林

学

早稲田大学データ科学センター 教授

伊庭幸人

統計数理研究所 統計思考院副院長

椎名洋

滋賀大学データサイエンス学部 学部長

川﨑能典

統計数理研究所 副所長

中西寛子

統計数理研究所
大学統計教員育成センター 特任教授

西野嘉彦

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

汪金芳

早稲田大学国際学術院国際教養学部 教授

統計数理研究所 統計思考院長

研究倫理審査委員会委員 （2023年 4 月1日現在）
分野

氏名

疫学・社会調査の専門家

金井分野

所 属・役 職雅之

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

疫学・社会調査の専門家

佐藤恵子

倫理・法律分野の有識者中山

ひとみ 霞ヶ関総合法律事務所 弁護士

倫理・法律分野の有識者

椿広計

市民の立場の者

操木

豊

本研究所
研究教育
職
員

氏名

所 属・役 職野間久史 教 授（データ科学研究系）

前田

忠彦 准教授（データ科学研究系）

朴

堯星 准教授（データ科学研究系）

統計数理研究所 所長
社会福祉法人国立保育会 理事／理事長室長

名誉所員・名誉教授 （2023年 4 月1日現在）
名誉所員

西平

36

重喜

名誉教授

鈴木 義一郎

清水

良一

大隅

昇

村上

征勝

田邉

國士

松縄

規

長谷川 政美

鈴木

達三

坂元

慶行

柳本

武美

伊藤

栄明

馬場

康維

平野

勝臣

種村

正美

石黒 真木夫

尾形

良彦

椿

広計

北川 源四郎

柏木

宣久

中村

隆

田村

義保

樋口

中野

純司

江口

真透

吉野

宮里

義彦

知之

諒三

沿

革

1944年

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

1947年

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

1949年

6月 ● 文部省設置法の制定により、所轄機関となる。

1955 年

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

1969年

10月 ● 新庁舎を建設。

1971 年

4月 ● 第４研究部（情報科学理論）を設置。

1973 年

4月 ● 第５研究部（予測・制御理論）を設置。

1975 年

1月 ● 第６研究部（行動に関する統計理論）を設置。

1979 年

11月 ● 情報研究棟を建設。

1985年

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

1988年

10月 ● 総合研究大学院大学数物科学研究科統計科学専攻を設置。

1989年

6月 ● 国立学校設置法の改正により、大学共同利用機関となる。

1993 年

4月 ● 企画調整主幹制を設置。

1997年

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

2003年

9月 ● 附属施設に予測発見戦略研究センターを設置。

2004年

4月 ● 国立大学法人法により大学共同利用機関法人情報・システム研究機構統計数理研究所となる。それに伴い、企画調
整主幹制を廃止し、副所長制を設置。また、国立大学法人総合研究大学院大学数物科学研究科統計科学専攻が再編され、複合科学研究科統計科学専攻を設置。

2005年

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

2006年

4月 ● 運営企画室を設置。

2008年

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

2009年

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

2010 年

6月 ● Akaike Guest House（宿泊施設）の運用開始。

沿

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

2012 年

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

2014 年

7月 ● 運営企画本部企画室に UR Aステーションを設置。

革2011 年

12月 ● 運営企画本部企画室に女性研究者活動支援室を設置。
2017 年

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

2018 年

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

2019 年

3 月 ● データ同化研究開発センターを廃止。

2021 年

4 月 ● 立川共通事務部に統数研事務課を設置。

2022 年

1 月 ● 研究施設に大学統計教員育成センターを設置。

37

立川

統計数理研究所

至 上北台

立川学術プラザ
バス停
裁判所前バス停
裁判所
国立国語
研究所

立川
警察署

昭 和 記 念 公 園

西大通り

災害医療
センター

JR青梅線

高松駅

自治
大学校

多摩 モノレール

南北幹線道路

陸上自衛隊立川駐屯地

立川市役所 市役所
バス停

り
通

川

立

JR中央線

立川北駅

至 新宿・東京 →立川駅

統計数理研究所へのアクセス◎ 立川バス

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

立川駅より徒歩約 25分〒190-8562 東京都立川市緑町 10−3
Tel : 050 - 5533 - 8500（代表）
Fax: 042 - 527- 9302（代表）https://www.ism.ac.jp/