C O N T E N TS
■ はじめに1■ 研究組織2■ 研究センターの研究紹介

4■ 研究所の事業

14

NOE 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

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はじめに
はじめに

今年度でもって私が所長職を務めるのも最後となります。北川前所長から所長職のバトンを引き継いだのは、東日本大震災直後の平成 23 年４月でした。所
長就任後まもなくビッグデータ時代が到来し、国内においては本研究所が長らく“孤軍奮闘”
してきた、データに基づく意思決定ができる人材の育成がメディア等にも注目されるようになりました。さらにこの２、３年の人工知能（AI : Artificial
Intelligence ）ブームにより、その基盤である統計学や数理科学にも大きな光が当たっています。たぶん今は、来年 75 周年を迎える本研究所の長い歴史の中で、一般の方の統計数理への理解度が最も高まっている時でしょう。このような環境の中、７年間の所長職は重責である一方、大変やり甲斐がありました。毎年厳しくなる財政状況等の理由により、外からの大きな期待には十分に応えてきたと言い難いですが、研究コミュニティ等のご支援および研究所職員の真摯な協力により、所長就任当初の目標は十分達成できたと考えております。
残りの任期もあと１年と限られていますが、本研究所のさらなる飛躍のために、２大事業である NOE（Network Of Excellence）形成事業および統計思考力育成事業の改革にも着手しています。一昨年度終わりに２つのNOE型研究センターを廃止し、昨年度７月に「ものづくりデータ科学研究センター」
を立ち上げました。また今年度の４月には、「医療健康データ科学研究センター」を新設し、国内医学アカデミア
における統計教育・研究支援体制の整備、および、これらの研究を担うデータサイエンス研究の高度化を推進
しています。このようにNOE 形成事業では、センター群の再構築を果断に行うことで、社会的ニーズにタイミングを逃さず応えつつ、新しいタイプの異分野融合研究を実践する場を提供しています。
統計思考力育成事業に関しましては、昨年度、長らく定評のあった公開講座を根本的に再検討することで、棟梁クラスのデータサイエンティストを育成するための取り組み、リーディング DAT（Data Analytics Talents）
を開始しました。その中でも「リーディング DAT 養成コース」は、少人数のハイポテンシャルな人材を対象として、「リーディング DAT 講座」に加えて実践的な問題の演習や特別講演などを含めた集中的なトレーニングを行う
ユニークな試みです。コース履習を完了した方には修了認定証を交付する制度で、昨年度末には 20数名の第一期修了生を送り出しました。現在、国公私立大学では、学部レベルから修士（博士前期課程）
レベルまでのデー
タサイエンスを体系的に学べるよう、さまざまな改革が進行中です。この潮流の中で本研究所は、ポスドクや若手教員をターゲットとした、社会人技術（研究）者のリカレント教育的性格の強い各種プログラムを強化していきます。
すぐにでもデータサイエンス教育を担える人材を養成することで、喫緊の課題であるデータサイエンティストやAI人材不足に対応していきます。
統計数理のグルーバル化も研究所の発展に欠かせません。近年は、学術交流協定の数を増やすことよりも、協定の元で実施されている事業内容の充実に力を入れています。事実、ポスドクや若手教員の相互交流や、その発展形としての共同研究も大変活発になってきています。特にアジアの国々との交流には勢いがあり、URA（University Research Administrator）のメンバーによるサポートが大きな推進力となっています。外国との交流促進以外にも、教員構成の多様性を増すことで、さまざまな分野と人をつなぐ「統計数理」がその機能を十分に果たせるよう努力してまいりました。女性および外国人の雇用を積極的にすすめるとともに、定年退職者やシニア層の所外転出後には努めて若手教員を採用することを前程とした積極的な人事策を行っています。その結果、研究所もずいぶんと若々しい雰囲気に溢れ、新鮮な感覚から尖った研究が生まれそうな予感がしています。
残された１年間、これまで以上に研究所および社会への貢献に努めていく所存です。引き続きご指導およびご鞭撻をよろしくお願いいたします。
統計数理研究所長

樋口

知之
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・意志決定、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ベイズ型モデルの研究を進めます。
■ 複雑構造モデリンググループ
非線形システムや階層的ネットワークなど、複雑なシステムの統計数理的モデリングを行い、その構造を明らかにする研究を進めます。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や、離散数学および計算機科学に関連する諸問題も考察します。さらに、ソフトウェアの開発などを通じた研究の社会実装も目指します。
■ 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。

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NOE 型 研究組織
リスク解析戦略研究センター

研究組織

地震、金融、環境、資源などの様々なリスクについて、プロジェクト型の研究を推進します。各分野個別のリスク分析手法だけではなく、データ設計やリスク数理などの分野共通の方法論の構築を目指します。さらにリスク解析に関する研究ネットワーク組織を構築することにより、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。

データ同化研究開発センター
数値シミュレーションと観測データを「つなぐ」ための基盤技術であるデータ同化法の研究開発を実施します。逐次ベイズフィルタの理論的研究をはじめ、先進的なモンテカルロアルゴリズムの開発およびその応用、超大規模並列計算機を利用するためのプラット
フォーム開発、データ同化の結果を可視化するためのソフトウェア開発、そしてデータ同化法の様々な分野への応用研究を行い、未来予測が可能なシミュレーションモデルの構築や、効率的な観測システムデザインの提案に貢献します。

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。その応用分野はロボティクス・情報通信・インターネット上の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に至る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、統計的機械学習分野の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には、他の追従を許さない独創的イノベーションを起こしていく必要があります。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
産学官における医療・創薬・ヘルスケア・公衆衛生を担う統計数理・データサイエンス研究を推進します。医学研究の科学的基盤を支える基礎数理・計算機科学から、基礎医学・臨床医学・社会医学の種々の研究領域ごとの応用理論、最先端の人工知能・機械
学習・ビッグデータ解析など、最新の医学研究で求められ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。また、医学アカデミアの研究実施体制の強化のための全国規模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。ビッグデータを活用したモデリングや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（T型人材、モデラー、研究コーディネータ等）
を共同研究の現場で育成します。

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。

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研究センターの研究紹 介
リスク解析戦略研究センター

表データの統計開示抑制技術■ 公的調査データの統計開示抑制
我が国の政府は、国勢調査、経済センサス等、様々な公的調査を長年にわたり実施してきました。さらに近年は調査データの学術研究における２次利用を推進するため、
オ
ンサイト施設において個票データの探索的分析を可能とす
るオンサイト利用制度を施行しています（図１）。
しかし、個票データは調査対象の機密情報を含むため、安全性審査の基準を満たす分析結果のみが研究者に提供

研究センターの研究紹介されます。このような安全な分析結果の作成には、統計開示抑制と呼ばれるデータ秘匿処理を事前に実施することが必要です。

図 1：オンサイト利用による公的調査データの２次利用■ 表データのセル秘匿処理
表データは公的統計分析における基本的なデータ形式ですが、セル単位で集計する調査客体の数が少ないと機密情報が漏洩するリスクが高まります。
図２は地域区分、職種でクロス集計した度数分布表と集の調査客体数は１なので、集計表計表です。セル
（M 2 , P3 ）のセル値（22）からその客体の収入が判明します。また客の場合、２つの調査客体の一方は、体数２のセル（M 3 , P 5 ）集計表のセル値から自身の収入を差し引くことでもう一 つの客体の収入を算出できます。
一般には、あるしきい値より小さい度数のセルは情報漏
えいリスクが高いと判断し、そのセル値を秘匿します。ただし、表データは、行計、列計に関する線形の関係式を内包し、秘匿したセル値の復元が可能なため、追加で他のセ図 2：表セルからの機密情報漏洩

ル値を秘匿する２次秘匿処理が必要になります。

■ R 言語による表データの秘匿処理ツール
２次秘匿するセルを決定するには、秘匿セル値に十分な匿処理を分析者が人手で行うことは困難なため、表データ

不確定性を確保しつつ情報損失（例えば、秘匿セル数）をの秘匿処理を自動化するツールを R 言語で開発しました

最小化する最適化問題を解く必要があります。この２次秘（図３）。
このツールは R 言語の関数として提供され、R の分析環境で作成した表データに対して、様々な機密に基づく１次性ルール（ ( n,k ) ―ルール、p %ルール等）
秘匿処理を実行します。さらに２次秘匿処理の実行時には、２次秘匿した表データの作成に加え、その安全性を検証するための追加の表データを生成します。
今後は、開発したツールの利便性を実際のオンサ
イト利用制度の運用で検証し、多次元表データに対応するための拡張も合わせて行う予定です。
南 和宏

図3：R 言語による表データの秘匿処理ツール

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アジア諸国における農林資源管理に向けた研究コンソーシアムの形成に向けて■ 資源管理アジア諸国では、国土固有の山岳・中山間・低地の農地・森林・湖川などの資源に起因する生態系が重要視されると同時に、それらの資源利用から得られる様々な生産物
が地域、延いては国家の社会・経済成長の基盤をなしています。そのため、資源利用の仕方如何では生活基盤をも揺るがす深刻な環境問題にも発展しかねません。例えば、国際的なパームオイル需要を満たすべく大規模なパームツ
壊され、そこから提供される生態系サービス（水源涵養・浄化、廃棄物分解、気候調整、生物多様性など）の消滅リ
スクが増加し、地域住民の生活にまで危害を加える可能性が出てきます。そうした中、植林の拡大による生態系へ

ワークショップ風景■ MOUによる研究交流：
参照 http://formath.jp/workshop/の影響について、観察データに基づく統計分析により十分

カンボジアでは、森林研究所との共催のもと、2010 年 8月

な科学的知識とそれを考慮した植林の最適な計画が提示にカンボジア・プノンペンでの国際カンファレンス後、翌年されれば、消滅リスクの問題を回避することが期待できるから統計分析の習得を目指す人材育成ワークショップをこばかりでなく、生産に関わる地区住民への経済活動の持れまでに９回開催してきています（2015 年３月カンボジア

続も期待できます。同様に、河川流域に隣接する農地での森林研究所と MOU締結）。ベトナムでも、同様に森林研

営農の仕方により水質を含む河川生態系を大きく左右する究所との共催のもと、2015 年３月に初回のワークショップ

ことが指摘されており、様々な営農法の最適な空間的配置を開催し、その後毎年継続しています（2015 年６月ベトナムの探求により、影響の最小化あるいは河川生態系の持続森林研究所とMOU締結）。ネパールにおいては、2013 年が可能になります。

７月、トリヴィアン大学森林研究所にてワークショップを開本プロジェクトでは、これまでにアジア諸国において始し、2015 年３月に MOUを締結しています。また、ラオス

MOUあるいは MOA 締結を行った２つの政府研究機関（カにおいても 2015 年３月にラオス国立大学森林学部にて同

ンボジア・ベトナム）および２つの大学（ネパール・ラオス）、

様のワークショップを開催し、2017年３月 MOUの締結をまた、近々締結予定の大学（インドネシア）
を中心に農林通して、研究交流を強化しています。インドネシアでは、ラン

資源管理に向けた研究コンソーシアム（通称 A gFRem

プン大学において 2017年12月にワークショップを開催してResearch Consortium アグフレム研究コンソーシアム）
の

います。

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研究センターの研究紹介

リーの植林が無計画に展開されれば、本来の生態系が破形成を目的としています（図１参照）。

吉本 敦

資源管理を行うには、モニタリングによる観測データの収集、データベースの構築、またデータに基づく農林資源動態の統計分析・予測、さらに、最適化手法などによる資源管理システムの構築・運用が不可欠になります。本プロジェク
トでは、コンソーシアムを経由し、統数研を軸にこうした一連の研究体制の形成を目指し、研究ネットワークの展開、
ワークショップを通した若手研究者の育成を行っています。

図１：アグフレム研究コンソーシアム展望概念図

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データ同化研究開発センター

データ同化による磁気圏環境の推定

研究センターの研究紹介

宇宙空間の中でも磁気圏と呼ばれる地上高度数千～数に磁気圏全体を撮像するものです。通常の可視光のカメラ

十万kmの領域は、測位衛星や気象衛星のように、我々のでは、磁気圏の荷電粒子の情報は得られませんが、極端生活と密接に関係した社会基盤とも言うべき人工衛星が多紫外光を用いると磁気圏の荷電粒子分布に関する情報を数運用されており、人類活動においても重要な領域です。

画像として取得できます。また、高エネルギーの荷電粒子

磁気圏には、荷電粒子（電荷を持った粒子）が広く分布しと低エネルギーの中性粒子との電荷交換反応によって生ていますが、この荷電粒子によって様々な現象が引き起こ成される高エネルギーの中性粒子（高速中性粒子）を遠隔されており、場合によっては我々の生活にも影響が及びまから観測することで、高エネルギー荷電粒子に関する画像

す。例えば、荷電粒子の中でもエネルギーの高いものは、を作ることもできます。もう一つは、地上観測ネットワーク

人工衛星の帯電などを引き起こし、衛星機器障害の原因とを活用することです。地球磁気圏の諸現象は、磁力線になる場合があります。また、磁気圏の荷電粒子の物理過程

沿って地上数百 km 程度の電離圏と呼ばれる高度まで伝によって引き起こされるオーロラ嵐は、高緯度地域に電波わるため、地上から電離圏観測を行うことで磁気圏の状態

障害の原因となり、航空機運航に影響を与える場合がありをある程度把握することができるのです。

ます。こうした現象の予測に役立てるため、磁気圏の荷電粒子の空間分布やその時間変動を把握しておくことが非常に重要になってきています。

■ 磁気圏遠隔観測データの同化撮像観測や地上観測では、磁気圏内の現象を支配する

磁気圏の状態を把握する手段としては、人工衛星で直物理量の情報が直接得られるわけではありませんが、我々接その場を観測という方法がまず挙げられますが、衛星では直接観測できない物理量の空間構造や時間変化の推定得られるのは、広い磁気圏の中の数点の情報に過ぎず、そをデータ同化で実現することを目指して共同研究を展開しれだけで、磁気圏全体の状態を把握することは簡単ではています。その一環として、現在、米国の人工衛星 IMAGEありません。一方、磁気圏全体の情報を一度に取得する手によって得られた高速中性粒子の撮像データ、極端紫外光段も利用できるようになっています。一つは、磁気圏撮像の撮像データを、磁気圏荷電粒子分布の時間発展を記述観測と呼ばれるもので、遠隔からカメラで写真を撮るようしたシミュレーションモデルに同化することにより、磁気嵐
時の磁気圏荷電粒子密度分布や電場分布を推定する技術の開発を進めています。シミュレーションから生成した仮想データを同化して得られた結果を見ると、元のシミュレー
ションの結果をよく再現できていることから、データ同化の有効性が確認できます。

図 1：IMAGE 衛星による遠隔観測の概念図

図２：ENA、EUVの仮想データによるデータ同化実験の結果

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中野 慎也

研究センターの研究紹 介

衛星観測データを活用した水害リスクのトレードオフ分析■ 水害リスクのトレードオフ■ 水害リスクトレードオフの定量化
そこで、本研究では、DSMを活用した統計解析によっ化してきています。特に日本を含む東アジア諸国では、今て、水害リスクと海辺の正の側面のトレードオフの定量化を

後風水害のリスクが上昇していくことが見込まれており、試みました。具体的には、次の各変数が戸別マンション価

東京・横浜といった沿岸都市のレジリエンス（災害等から格に与える非線形効果を経験ベイズ法で推定することで、速やかに回復できるしなやかな強靭さ）を高めることが求

同トレードオフを分析しました：Flood risk
（南海トラフ地

められています。その一方で、水辺は景観や自然環境に恵震を想定した浸水深）、Open view（眺望の広さ）、Ocean

まれている場合も多く、住民の well-beingを維持しながらview（海への眺望の良さ）、Ocean distance（ 海までの直水害リスクを軽減させるためには、水害リスクと水辺の正線距離）、Green density（半径 500m 圏内の緑地密度）。

の要因（景観、自然環境等）とのトレードオフを踏まえて政推定された Open view、Ocean view、Flood riskの非線策を検討する必要があります。

■ 超高分解能リモートセンシングデータの活用

研究センターの研究紹介

地球温暖化の進展に伴って気候変動対策の議論が活発

形効果を図３に示します（横軸：各説明変数の値；縦軸：効果の強さ）。この図から Open view や Ocean viewの改善に伴って街区の価値が上昇するとの示唆が得られました。

近年、センサ技 術の 発 展に伴って衛星観 測（remote

また Ocean distance と Green density についての推定結

sensing : RS）の高解像度化が進んでおり、RS データを活果（図は省略）からも、海に近く緑豊かな街区ほど価値が用した都市環境の空間詳細な評価が可能となってきており高いという直感に整合した結果が得られました。対照的にます。例えば図１は衛星観測技術 LiDAR（Light De­tection

Flood risk からは統計的に有意な効果は検出されません

And Ranging）の観測から生成した３次元都市空間のデジでした。以上より、少なくとも対象地域では、眺望や自然

タル表現 Digital Surface Model（DSM）
です。DSMを用環境といった海辺の正の側面が過度に重視されており、水いることで建物や樹木の位置や３次元構造を考慮して、水害リスクは過小評価 / 無視されてきた可能性が示唆されま害リスクや住環境が評価できます
（図１、
２参照）
。

した。今後の気候変動に適応していくためには、強制力のある水害リスク対策の導入が必要と考えられます。
なお、この研究は国立環境研究所の山形与志樹教授らとの共同研究として進行中のものです。

図１：Digital Surface Model（DSM；横浜市中心部）

村上 大輔

図２：DSM を活用した眺望評価のイメージ

図３：推定された非線形効果（横軸：眺望の良さ；縦軸：効果の強さ、灰色は 95% 信用区間）

7統計的機械学習研究センター

イベント時系列データマイニング■ イベント連鎖のモデリングと統計解析

相互励起点過程（またはホークス過程）はイベント時系

研究センターの研究紹介

イベント時系列データとは、あるイベントが起きた時刻に列の確率モデルとして広く用いられています。ホークス過ついてのデータであり、離散値をとるスパースなデータ形

程の強度関数は過去のイベントに誘発される項を持ち、イ式です。化学反 応、神経スパイク発火、地震、Twitter・

ベントの連鎖発生を記述します。近年、ホークス過程を用YouTubeなどのオンライン上の行動履歴や金融市場におけいた社会経済データのモデリングとそれに基づく機械学習

る注文履歴など、様々な現象がイベント時系列として表現

アルゴリズムの開発が活発化しています。ホークス過程はできます。このような時系列データから、我々は特に連鎖連続時間上に発生するイベント時刻列を記述しますが、実的に引き起こされるイベントの発生パターンに興味を持っ際のデータ、特に社会経済データは一定時間間隔（日や週ています。データからイベント連鎖を抽出することで、複雑など）毎に集計されていることが多く、そのような形式のな現象を理解したりシステムの将来の挙動を予測すること

データを解析するためには離散時間の計数時系列モデルができます。

を用いる必要があります。
我々は、大規模な時系列データにたいして、イベントの連鎖発生を潜在構造として持つネットワークモデルと、それに基づきデータからイベント連鎖を抽出するための機械
学習アルゴリズムを構築しています。統計モデルのプロトタイプを構築し、提案した手法を企業倒産データに適用して連鎖倒産のパターンをデータから抽出してみました（図１）。この手法を発展させ、社会経済や生物学など様々な分野のデータに適用していこうと考えています。

■ 神経スパイクデータの解析
脳は記憶、学習、意思決定などの認知機能を担っています。これらの高度な情報処理は、スパイクと呼ばれる鋭く
図１：連鎖倒産規模の累積分布関数。連鎖倒産規模が大きいところでべき則が見られる

とがった波形の電気パルスを介して行われる神経細胞間のコミュニケーションによって実現しています。我々は、脳から記録したスパイクデータから情報を読み取るための統計的手法の研究を行なっています（図２）。我々は特にスパ
イク発火揺らぎの統計的性質に着目し、簡潔な法則で記述できることを提案しました。このアイデアを用いてスパイ
ク時系列モデルを構築し、ベイズ推定に基づくデコーディン
グアルゴリズムを構築しています。

図 2：ニューラルコーディングの模式図

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小山 慎介

研究センターの研究紹 介

制約付き非凸スパース最適化問題に対する効率のよい反復解法■ 非凸最適化問題■ 非凸スパース最適化問題
機械学習の文脈から現れる数理最適化問題の 1 つにス（あるいは最大）にする数理モデルを数理最適化問題といパース最適化問題があります。スパース最適化問題とは、います。数理最適化問題の中でも制約条件を満たす変数

非ゼロ要素数の少ない（スパース）解が最適解となるようにの集合（制約集合）が凸集合かつ目的関数が凸関数である

目的関数（あるいは制約条件）に工夫を施した問題をいいような問題を凸最適化問題といいます。凸最適化問題は、
Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件などの最適解の必要条ます。最小２乗問題の解をスパースにするために目的関数を加えたものは Lassoと呼に l 1 ノルムの定数倍（ l 1 正則化）

件（最適性条件）が十分条件にもなるという著しい性質がばれ、よく知られています。Lasso に代表される l 1 ノルム正あるため、最適性条件を満たす解を 1 つ求めることにより

則化は正則化項が凸関数であるため、元の目的関数が凸

大域的最適解を求めることができます。一方で、非凸最適関数であり制約集合が凸集合であれば、スパース最適化

化問題は上述の凸性をもたない問題を指します。この場合、問題は凸最適化問題となり、凸最適化アルゴリズムを用い

最適性条件を満たす解は局所的最適解や停留点である可て大域的最適解を求めることができます。一方、近年では能性があり、大域的最適解であるとは限りません。非凸最よりスパースな解を求めるために非凸関数で表現される正適化問題に対する大域的最適解を求めるための研究も盛則化項が用いられることが増えており、結果として現れる

んに行なわれていますが、多くの場合で機械学習の文脈でスパース最適化問題は非凸最適化問題となります。

現れるような大規模な問題例を解くことは難しいというのが現状です。むしろ機械学習の文脈では大域的最適解でなくとも最適性条件を満たすある程度よい解が得られれ
ば実用上は十分であることが多いといえます。

研究センターの研究紹介与えられた制約条件を満たす変数の中で目的関数を最小■ 凸制約のもとでの非 凸スパース最適化問題に対する反復解法
最近われわれは、凸制約のもとでの非凸スパース最適化問題（図１）に対する効率のよい反復解法の研究を行ないました。われわれの方法が扱うことのできるスパース正則化は l 1ノルムの定数倍と凸関数との差で表現されるものに限定されますが、この表現は近年よく用いられるスパース正則化の多くを含みます。この問題に対して非凸最適化のアルゴリズムの 1 つである DCアルゴリズムを上手に適

図 1：対象とした非凸スパース最適化問題

用すると、単純な目的関数をもつ凸最適化問題（図２）を繰り返し解くことにより、元の問題の停留点を求めることができます。われわれは重要な応用に由来するいくつかの制
約集合についてこの子問題を効率よく解く方法を発見しました（図３）。その結果、元の問題に対する最適性条件を満たすよいスパース解を効率よく求めることができるようになりました（図４）。

図２：DC アルゴリズムの各反復で解く子問題

田中 未来

図３：単純な制約集合
図４：スパース解が得られることを示す
解パスの様子9

ものづくりデータ科学研究センター

データ駆動型物質・材料探索の技術の開発
データ科学の先進技術を駆使し、革新的機能材料の発れもない事実です。しかしながら、経験則に基づく試行錯

見・開発を促進する。薬剤分子、色素、ポリマー、ナノ構造

誤的な材料設計、計算、実験というループだけでは、決し材料など、対象は多岐に渡ります。物質探索・プロセス設計て超えられない壁があります。ここにデータ科学を組み込の超ハイスループット化を目標に、ベイジアンモデリング、

むことで、材料探索及び開発プロセスが飛躍的に加速する

カーネル法、自然言語処理、スパース学習、最適化など、可能性があります。

データ科学の解析手法を結集して、データ駆動型物質・材料研究（マテリアルズ・インフォマティクス）の基盤技術を創出する。これが本研究のミッションです。

研究センターの研究紹介■ 物質・材料研究におけるデータ科学の役割

本研究は、ベイズ推論と機械学習を組み合わせた物質探索技術を開発しています。実験や理論計算から得られた構造・物性データを用いて、機械学習で構造から性質の材料設計のパラメータ空間は極めて広大です。例えば、フォーワード予測モデルを構築します。これをベイズ則に従有機化合物のケミカルスペースには、約 10 60 個の候補分子

い反転させ、性質から構造のバックワード予測を導きます。

が存在すると言われています。材料設計は、このような広そして、バックワード予測のモデルから構造を発生させるこ

大な空間から所望の物性・機能を有する埋蔵物質を発掘とで、所望物性を有する埋蔵物質を発掘するというアプする作業です。これまでの材料開発では、第一原理計算やローチです。

分子動力学法などの計算科学の解析技術がナビゲータの機能を果たしてきました。研究者の経験則に基づき材料の構造を設計し、理論計算と実験による物性評価を参考に設計指針を見直すという方法です。このような方法によって、これまで多くの革新的材料が発見されてきたことは紛

図：ベイズ推論と機械学習を組み合わせた新物質の探索

10■ データ科学による新物質の発見

ウ ステファン

研究センターの研究紹 介

ものづくりを戦略目標とするデータ科学の研究拠点■ センター設立のねらい

超高速な物性評価試験を実施することができます。これまでは費用と時間の制約上、ごく少数の候補材料が評価対たらす科学的手法を創出する。我が国の基幹産業を担う象でした。今後、データ科学によるスマートシミュレーション

ものづくりの諸分野は、今大きな変革期に直面しています。

で大量の候補材料を高速にスクリーニングできる時代が人口減少やグローバリゼーションによる産業構造の変化に来れば、多くの埋蔵物質が発掘されることが期待されます。

より、我が国の製造業は国際的優位性を急速に失いつつものづくりの様々な領域でこのようなアプローチを実装・あります。さらに、米国マテリアルゲノムイニシアティブや実践し、研究開発期間の大幅な短縮と発見の機会費用の独インダストリ4.0 等、欧米・アジア諸国では、データ科学低下を実現する。これがデータ科学によるスマート化の基を中心に据えた「次世代のものづくり」を創出していこう

本コンセプトです。

という動きが活発化しています。今後益々激化する世界的パワーゲームに対抗するには、他の追従を許さない独創的■ 創造的設計と製造のデータ科学

イノベーションを起こしていく必要があります。このようなものづくりで他の追従を許さないレベルの革新を起こ

中、個の力が切り拓くデータ科学は有効な対抗手段になりす。一般には、データ科学単独でこれを実現することは不ます。統計数理研究所では、ものづくりを戦略目標とする可能です。データ科学の解析手法の多くは、基本的に内データ科学の研究拠点を設立しました。機械学習、最適化、

挿的予測を行うためのものです。データ科学では、今手元データ同化、ベイズ推論、材料インフォマティクス等、統計にあるデータと予測対象のデータの類似性に基づき予測を数理研究所が有するデータ科学の世界最高峰の知を結集行います。例えば、材料の物性評価では、物質の構造が近し、産学の価値共創で次世代ものづくりの革新的手法をければ物性も近いという原理に則って予測を行います。し創出する。これが本センターのミッションです。キーワード

かしながら、革新的材料は多くの場合未踏の領域に存在は、「スマート化」と「創造的設計と製造」です。

するため、その周辺にはデータは存在しません。この限界■ データ科学によるスマートなものづくり

研究センターの研究紹介

データ科学の先進技術を結集し、ものづくりに革新をもを突破するには、実験や理論とデータ科学の解析手法の融合が必要です。すなわち、実験やシミュレーションを用い

これまでの材料開発では、研究者の経験や勘に基づくて、実験計画法に則った合理的デザインのもとデータを追材料設計、大規模シミュレーションと実験による物性評価、加しながら、統計モデルの予測可能領域を段階的に拡大

設計指針の見直しというサイクルが延々と繰り返され、一していくというアプローチです。これまで我々は、物質・材

つの物質の発見から実用化までに膨大な時間と研究開発

料科学の分野でデータ科学による外挿的予測手法を開発費が費やされてきました。これに対し、近年、実験やシミュ

し、産学連携で革新的機能材料の発見を目指してきましレーションを大量データから導かれた統計モデルに代替さた。次のステップは、ものづくりの様々な領域で創造的設せようという試みが行われています。これが実現すれば、計と製造のデータ科学を実践していくことです。
吉田 亮

図：マテリアルズインフォマティクスにおけるソフトウェア開発

11

医療健康データ科学研究センター

医療健康データ科学における経時データ解析■ 経時データ解析■ 無作為化比較試験での介入前後の比較

研究センターの研究紹介

複数の対象者に対し、ある反応変数を時間の経過ととも医学における統計学者の貢献は統計手法よりもむしろに繰り返し測定あるいは観察したデータを経時データとい研究デザインにあるといわれます。新しく開発された薬剤います。同一対象者内の測定値の間には相関があるため、が有効であるかを確かめるためには、プラセボ群あるいは

相関あるいは分散共分散を考慮した解析手法が開発され他の治療群と新治療群との比較を行いますが、どちらの治てきました。例えば、個体の効果を変量切片とする混合効療法を受けるかをランダムに決める無作為割付を行いま果モデルがよく用いられます。これは単純なモデルで、薬剤す。この研究デザインでは、比較可能性が保証されます。

等の介入に対する反応性が個体によって異なる変量と考え

さて、無作為化比較試験ではどのような解析手法を用いる

られる場合などには、当てはまりが悪く、欠測の状況によっべきでしょうか。開始時の値の分布は等しいことが期待さては推定値に偏りが生じやすくなります。私たちが提案しれますが、介入後は平均だけではなく分布の形状も変わるている自己回帰線形混合効果モデルは、介入に対する反応

ことがあります。分布の形状の違いに頑健でない解析手法性の違いや過去の治療履歴の影響をモデルに取り入れ、もあれば、両群の人数が等しければ頑健である解析手法

特徴的な分散共分散構造を提供します。このように経時もあります。このように研究デザインと関連した解析手法にデータの解析方法を開発し、薬剤の投与量と有効性や安関する研究を行っています。

全性の指標との経時的な関連など、ダイナミックな事象の解明を目指しています。

■ 無作為抽出による繰返横断調査を用いた健康指標の長期動向予防医学では、人生初期の経験が高齢での健康に影響している可能性が考えられています。この場合、長期的な視点が重要です。無作為抽出による繰返横断調
査（継続調査）は、医学系の研究デザイン
ではあまり紹介されてきませんでしたが、70 年以上続く調査が存在し、健康指標の長期動向を知るには大変優れています。
人口動態の変化や食事・運動・煙草・飲酒といった長期に渡る生活習慣などの長期的な影 響をどのように評 価し、疾病・死因構造の解明や予防に役立てるかの方
法論について研究し、次世代へより健康

図 1：経時データの例（左：欠測が顕著な例 右：無作為化比較試験）

図２：モデルに基づく分散共分散行列（左：自己回帰線形混合効果モデル 右：変量切片）

12な社会を残すことを目指しています。
船渡川 伊久子

研究センターの研究紹 介

メタアナリシスにおける公表バイアスの問題■ 医療・健康科学研究におけるメタアナリシス化臨床試験の結果をプロットしたものです。横軸は各試験同じ目的あるいは何らかの共通点を持った複数の研究

での対数オッズ比の推定量、縦軸はその標準誤差の逆数から得られた統計解析の結果を統合して、よりエビデンスを表しています。下の方ほど標準誤差が大きくなり、検定の高い結果を得るための統計解析のことをメタアナリシス

結果が有意になりにくくなりますが、その部分で片側が欠と呼びます。医療・健康科学における最も典型的な応用例

けていることから、公表バイアスの存在が強く疑われます。

は、医薬品の効果を検証するための臨床試験や疾患等のこのような図は一般にファンネルプロット（funnel plot）と原因を探る疫学研究に対するメタアナリシスで、例えば臨呼ばれ、公表バイアスの存在の可能性を視覚的に検討す

床試験であれば、ある疾患に対する新薬 Aと既存薬 Bとるためによく用いられます。

個々の研究では新薬 Aの効果を支持する十分なエビデン■ 最悪評価による感度解析

スが得られなかったとしても、複数個の結果を統合するこ

公表バイアスを調整して妥当な統合結果を得るためにとによって十分なエビデンスが得られることがあります。

は、個々の研究結果の公表のプロセスに関する強い仮定■ 公表バイアスの問題が必要ですが、それは観測される研究結果からは検証できません。そこで、その仮定を有り得る範囲内で動かして一般に統計解析においては、観測データが関心のある

統合結果がどのように変わるかを調べるという感度解析を母集団から偏りなく得られていることが重要ですが、メタ行うことが推奨されていますが、その仮定をどう動かすか

アナリシスの場合は、観測データとなる複数の研究結果はというのは難しい問題です。この問題に対し我々は、標準公表されている論文等からしか得られないので、データに誤差が大きい推定量を有する研究ほど結果が公表されに偏りが生じやすくなります。例えば、臨床試験や疫学研究

くいという弱い仮定のみを用いて、統合結果として得られなどにおける二群比較では、統計的検定で有意な結果がる信頼区間とP-値の最悪評価を行いました。図２は、図１

公表されやすく、それらの結果だけを集めてメタアナリシのデータを用いたメタアナリシスに対して、未公表の研究スを行えば、当然その結果も有意になります。このように、数ごとに、統合結果から得られる信頼区間の存在範囲（実公表データの偏りによりメタアナリシスの結果に生じるバイ線）と P-値の上限（破線）を表しており、この図から未公表

アスのことを公表バイアス（publication bias）と呼びます。

の研究数が 13を超えると統合結果としての検定の有意性

図１は、ある薬剤を妊婦さんに投与した場合に早産を予防が逆転する可能性があることが分かります。

できるかどうかを検証するために行われた、複数のランダム

図１：臨床試験のファンネルプロット

研究センターの研究紹介を比較するランダム化臨床試験の結果が複数ある際に、

逸見 昌之

図２：信頼区間の存在範囲（実線）と P- 値の上限（破線）13NOE 形成事業

研究施設とNOE（Network Of Excellence）形成事業：
異分野交流および戦略的研究推進のための体制構築と新しい共同研究スタイルの確立■ ２軸構造体制による研究教育活動

ンターの５センター体制となりました。これらのセンター

本研究所は、図１に示したように、横軸を基幹的研究（通称：NOE 型研究センター）
は、喫緊の具体的な社会的組織、縦軸をNOE 型研究組織および人材育成組織とす

課題の解決に向けて統計数理と個別科学分野の接点にる、２軸構造体制で研究教育活動を行っています。基幹あたる部分を活動の場とし、後述の各NOEの中核の役

的研究組織（横軸）は、様々な分野を横断し、つなぐとい割を果たしています。

研究所の事業う特性を持つ、いわば『道具』を研究する組織です。統計

人材育成組織としては、統計思考院を設置しており、数理はデータ環境や社会からのニーズの変化に応答して人材育成・統計思考力育成事業の企画実施の母体となっ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、ています。統計思考院には、新しい統計学の創成を目指す① 永久不変な学問ではないこと、② ただし変わっていく

研究者、固有分野で統計学を必要とする研究者や学生、中での基軸となるぶれない考え方や方向性が存在する

民間企業からの受託研究員等、様々な人が集い、切磋琢

こと、の二つの性格を明確に示すため、基礎や基盤でな磨しながら、特に若手研究者はメンターとなる特命教授

く「基幹」としました。基幹的研究組織には、モデリング、に師事しつつ、共同研究の現場での OJT（On the Job

データ科学、数理・推論の三つの研究系を設置し、デー

Training ）も行う等、「統計思考」の鍛錬を行っています。

タや既存の知識をもとに合理的な予測や意思決定を行

昨年度は民間のエンジニアをビッグデータ分析の指導者

う方法の先端的研究を行っています。統計数理の時流候補として育成するための研修プログラム「ビッグデータ

や将来的な展望を見据え、昨（平成 29）年度は研究組織

分析研究会」への指導を開始し、またデータサイエンス高の再編について検討を重ね、平成 30 年４月１日付で各研度人材育成プログラム「リーディングDAT（Leading Data

究系内のグループおよび人員配置の改組を実施しましAnalytics Talents）」を開始するなど、ニーズに応えるさまた。助教以上の常勤の教員は原則としてこれら三つの基

ざまなレベルのプログラムを用意し、今後ますます必要と幹的研究組織に配属されています。

される「統計思考」ができる人材の育成のための事業を一方、NOE 型研究組織と人材育成組織（縦軸）は、所展開しています。詳しくは「統計思考力育成事業」の項目

内兼務教員、客員教員、特任教員および研究員（ポスドをご参照ください。

ク）、外来研究員などのメンバーで構成されています。前
年度に引き続き、平成 29 年度もNOE 型研究組織の再■ NOE（Network Of Excellence）形成事業

改組を行い、今（平成 30 ）
年度は、
リスク解析戦略研究セ

統計数理研究所は、平成 22年度からの情報・システム

ンター、データ同化研究開発センター、統計的機械学習研究機構の第２期中期目標・中期計画の中で、「統計数

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

理 NOE 」の構築を掲げており、今年度は始動から９年目

平成30 年４月１日に誕生した医療健康データ科学研究セとなります。

統計科学技術センター

14

人材育成
組織

統計思考院

図１：基幹的研究組織（横軸）と研究施設（縦軸）の２軸構造体制

医療健康データ科学研究センター

ものづくりデータ科学研究センター

数理・推論研究系

統 計 的 機 械 学 習 研 究センタ ー

データ科学研究系

デ ータ 同 化 研 究 開 発センタ ー（ ボ ト ムアップ 的 性 格 ）基幹的研究組織モデリング研究系（トップ ダ ウ ン 的 性 格 ）リスク 解 析 戦 略 研 究センタ ー（研究基盤・研究支援）

NOE型研究組織

物質・材料研究機構情報統合型
物質・材料研究拠点拠点長（兼）材料データプラットフォーム
センター長

伊藤

聡

東京工業大学 名誉教授

今田高俊

東京大学 名誉教授

小柳義夫

日本製薬工業協会 会長

畑中好彦

Toyota Technological
Institute at Chicago 学長

古井貞熙

日本銀行金融研究所 所長

白塚重典

表 1：NOE 形成事業顧問（平成 30 年 4月1日現在）

研究所の事業時代やコミュニティのニーズを鑑みつつ NOE 形成事

各NOE 型の中核組織を中心とした国内外の研究機関

業の体制を見直しながら、NOE 型研究センターの改組との協定締結数も年を追うごとに増しており、特に複数を併せて行ってきました。

のNOEの研究分野をまたぐ協定機関との交流は、異分

前述の通り、新しいNOE 型研究センターとして平成

野融合、学術領域の創成の種子を育む貴重な機会となっ30年４月に医療健康データ科学研究センターを設置しまています。
「統計数理の総合研究」を目的としている本研した。同センターは、統計数理研究所が蓄積してきた、究所には、広範な分野と関わる特性上、文系・理系の枠

統計数理研究・人材育成事業の基盤と国内外に拡がるを超えたあらゆる分野で求められ、その時々によって変研究ネットワークをもとに、医療・健康科学領域における化する要望に柔軟に対応しつつ社会的に貢献していくと先進的なデータサイエンスの研究・教育の推進を目的という役割があります。近年のNOE 型研究センターの改組

するとともに、統計数理研究所の有する先進的な研究・も各コミュニティからのニーズと NOE形成事業のさらな教育の基盤をもとに、これらの事業を推進することを使命

る深化を踏まえたものです。
方法論の立場から、各研究領域の発展を図りつつ、すとしています。
現在のNOE形成事業の研究活動は、リスク科学、次世

べての活動をNOE 研究推進機構に集約していき、新し代シミュレーション、調査科学、統計的機械学習、
ものづく

い科学的方法論（第４の科学）の確立、異分野融合、新りデータ科学および医療健康データ科学の６分野体制

研究領域の創成、そして新しい共同研究スタイルの確立

です
（図２）。

を目指すNOE形成事業を引き続き一層拡大・展開してまいります。新しい体制や情報等はウェブサイトで随時■ 今後のNOE 活動展開構想

発信していく予定です。昨年度からの体制改組に伴い、ウェブサイトもリニューアルし、よりわかりやすい形で情報を発信していく予定です。また、本年度は、外国の有のため、この NOE 形成事業は、産官学の有識者で構成

識者の方々に対して NOE 形成事業の成果発表を実施される NOE 形成事業顧問の方々（表１）から助言をいた

し、国際的な研究活動動向の知見を得て事業をより革

だき、NOE 形成事業運営委員会で策定する統一的な事

新的に推進するための計画も進めています。今後とも統業運営方針のもとで、本研究所の中核事業として進めら

計数理研究所 NOE 形成事業にご期待いただき、皆様のれています。

ご支援を賜れれば幸いです。

研究所の事業

個別の問題解決に留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）の確立という目的の実現

http://www.ism.ac.jp/noe/

分野横断型の学問である“統計数理”
を専門とする本研究所だからこそ可能であり、各コミュニティからの強い支持をいただいていることから、今後もNOE 形成事

リスク科学ＮＯＥ

業を重点的に継続推進
し、産官学のコミュニティ
に対し、大学共同利用機
関として、大学の機能強化への貢献、共同利用・共同研究の場と機 会の提供をさらに行い、共同

医療健康データ科学ＮＯＥ

リスク解析戦略研究センター

国内外の各連携機関

医療健康データ
科学研究センター

データ同化研究
開発センターＮＯＥ形成事業
顧問

Ｎ
ＯＥ推進室
ＮＯ

異分野交流・文理融合・行っていきます。

国内外の各連携機関

ＮＯＥ形成事業
運営委員会

利用・共同研究の加速、新分野 創成への貢献を

次世代
シミュレーションＮＯＥ

国内外の各連携機関

統計数理研究所

ものづくりデータ
科学研究センター
国内外の各連携機関

ものづくり
データ科学ＮＯＥ

データ科学研究系
調査科学グループ
統計的機械学習研究センター

国内外の各連携機関

調査科学ＮＯＥ
国内外の各連携機関

統計的機械学習ＮＯＥ

顧問（ ＝産官学の外部有識者）
からの助言
NOE 型研究組織を中核とした
MoUによる協力関係
所内事業運営に係る関係

図 2：NOE形成事業概念図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
ストの育成を目指し、統計思考院が設立されたのは平員会を設置し、その提言を取り入れつつ平成 29 年度にはリーディング DATを開始しました。

成 23 年度でした。総研大統計科学専攻プログラムを以下に示す事業の他にも、大学院連携制度、特別共除く全ての教育・人材育成機能を統計思考力事業とし同利用研究員制度、夏期大学院、大学教員のサバティて集約し、公開講座、公開講演会といった定評ある事

カル支援事業、組織連携に基づくデータサイエンス講業に加え、共同研究スタートアップ、データサイエンス・座企画などを通して、とりわけ若い人材の統計思考力

リサーチプラザ等の新機軸を打ち出してきました。平

を育成し、複雑・不確実な現象に挑戦するモデラー、

成 28 年度には外部有識者を含む統計思考院運営委

研究コーディネーター等の養成に取り組んでいます。
http://www.ism.ac.jp/shikoin/

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

その他統計数理関係で個々の研究者等の方達が抱従来から統計相談窓口を設け、統計科学に関する相えている問題に対して専門家が助言を行い、大学共談に随時応じてきました。平成 23 年 11月に統計思考

同利用機関の本分である共同利用の充実につなげる院が発足したことに伴い、事業名を「共同研究スターことを意図しています。平成 29 年度は 51件の申し込

トアップ」として事務体制を整備し、統計思考力育成

みを受け付けました。申込み方法等はホームページに事業として再編しました。統計分析、データ解析及び掲載しています。

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、所内教員および国内外セミナーの聴講は申し込み不要・無料です。セミナーからの研究者によるセミナーを開催しています。一日の開催予定表と関連する情報は、統計数理研究所の２人 40 分ずつのセミナーでは、教員が最新の研究成

ホームページに掲載しています。

果を発表し参加者との活発な質疑応答が行われます。

公開講演会
毎年、教育文化週間（11月１日～７日）に、本研究所の活動の一端を紹介し、統計科学の普及を図るため
公開講演会を開催しています。特定のテーマのもとに、数名の講師が統計科学の先端的話題について分かりやすく講演します。平成2 9 年度は「空から眺める未来
都市：空間ビッグデータと統計数理」というテーマで開催しました。公開講演会の聴講は事前申し込み不要、参加費無料です。プログラム詳細は統計数理研究所のホームページに掲載しています。

16

研究所の事業

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て、平成 24 年度分から公募を開始しました。ワーク

ユニークなプログラムです。平成 29 年度は、５件のワー

ショップは、特定の方法論や応用領域に特化したもの

ク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。

方を一定期間有料で受け入れます。統計思考院内にリーディングDAT研究所の事業

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支援により、現代社会で必要とされる統計数理の知識とスキルを持ったデータサイエン
ティストの育成を目的としたプログラム「リーディング
DAT（リーディング・ダット）」を平成 29 年度に開始しました。初回は２つのリーディング DAT講座「L-B1 実
践ベイズモデリング」、「L-B2 機械学習とデータサイエ
ンスの現代的手法」を開催し、全講座への出席・課題へのレポート提出等を条件として修了証を発行するリー
ディングDAT 養成コースを設け、25 名に修了証を授与
しました。

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 年度から平成 29 年度までに開催した講座

され、当時の行政組織に不足していた統計技術員の数は延べ 362、受講生総数は 25,991人にのぼり、その養成を目的に本格的な社会人教育が始まりました。そ内容は基礎から応用まで多岐にわたっています。平成

の後、社会情勢の変化とともに一般社会人に対する統29 年度に開催された講座は 13 講座（リーディング DAT

計教育に重点が移り、公開講座として開講されるよう講座を含む）
でした。
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
平成 24年度

平成 25年度

平成 26年度

平成 27 年度

平成 28年度

平成 29 年度

182 件

181 件

177 件

183 件

187 件

161 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
野

主要研究分野分類

番号分a

時空間モデリンググループ

番号１

統計数学分野分

野

統計学の数学的理論、最適化など

主要研究領域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

潜在構造モデリンググループ

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

計算推論グループ

9その他

上記以外の研究領域

jその他

平成 30年度 公募型共同利用採択課題抜粋 （平成30年4月1日現在）
共同利用登録（８件）、一般研究１（25 件）、一般研究２（76件）、重点型研究（34 件）、共同研究集会（15 件）、計158
件（平成 30 年４月１日現在）から以下に抜粋を掲載します。

共同利用■ 共同利用登録
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）a

データ同化手法を用いた細胞質流動の解析

木村 暁（国立遺伝学研究所）

3■ 一般研究 1
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）a4

統計手法による核融合プラズマの熱輸送モデリング横山 雅之（自然科学研究機構 核融合科学研究所）a4

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

長尾 大道（東京大学）

j

3

鯨類における調査標本の解析に係る研究

田村 力（日本鯨類研究所）

j3

人骨の形態を用いた年齢推定方法の確立

五十嵐 由里子（日本大学）■ 一般研究 2

18

分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）a1

雲解像非静力学気象モデルを用いた粒子フィルタの開発

川畑 拓矢（気象研究所）a4

データ同化によるプラズマ圏時空間変動の推定手法の開発

中野 慎也（統計数理研究所）

a7

価格変化と取引量の非線形関係の推定に基づく多値状態判別

森本 孝之（関西学院大学）

平成30年度 公募型共同利用採択課題抜粋
一般研究 2
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）a8

気候変動における統計的シグナルと系統的モデルバイアスの分析手法の検討

高橋 洋（首都大学東京）b2

制約付き多変量解析法に関する研究

宿久 洋（同志社大学）b3

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

尾家 慶彦（兵庫医科大学）c1

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

増田 智恵（三重大学）

d

7

住宅火災による死亡率に関するコウホート分析

鈴木 恵子（消防庁消防研究センター）e3

データの有効活用技術としてのメタアナリシス

高橋 邦彦（名古屋大学）

e3

放射線治療における数理モデルに関する研究

水田 正弘（北海道大学）

e7

精神医療に関する必要量・疾患発生等の統計的将来予測に関する研究

立 森 久照（国立研究開発法 人
国立精神・神経医療研究センター）f8

南極の苔に含まれる水銀濃度から極地への汚染物質の輸送について考える

永淵 修（福岡工業大学）

g1

非対称分布の推測理論

阿部 俊弘（南山大学）

g

1

傾向スコア解析のための情報量規準の開発

二宮 嘉行（統計数理研究所）

h2

統計的データ解析による数理アルゴリズムの展開

照井 章（筑波大学）

i

8

コリドーを伴う生息地保護区形成に対する離散最適化モデル構築

吉本 敦（統計数理研究所）

j1

逆解析の手法を用いたファイナンス市場における諸問題の研究

大田 靖（岡山理科大学）■ 重点型研究
重点テーマ１：データサイエンス人材育成メソッドの新展開
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）j7グローバル人材育成を目指す全学生を対象としたデータサイエンス副専攻の設計に関する研究山口 和範（立教大学）

j

9

ICTを活用したデータサイエンティストの専門職能認証システムに関する研究

渡辺 美智子（慶應義塾大学）j9

東京大学における実践的データサイエンティスト育成に関する研究

久野 遼平（東京大学）

重点テーマ２：IRのための学術文献データ分析と統計的モデル研究の深化
研究課題名研究代表者（所 属）e7

研究 IR コミュニティの形成に向けての URAと組織の動向に関する調査研究山田 礼子（同志社大学）

e7

論文の引用情報に基づく潜在的異分野融合研究の発掘に関する研究

壁谷 如洋（自然科学研究機構）

f7

研究者の異分野融合度と多様度の客観的な評価指標研究の深化

水上 祐治（日本大学）

j2

個々の研究取組を特徴づける用語群特定手法

廣森 聡仁（大阪大学）

共同利用

分野分類

重点テーマ３：統計的機械学習の新展開
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）f3

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

大岡 忠生（山梨大学大学院）h2

機械学習による物質構造計測及び推定の高度化と高速化

日野 英逸（統計数理研究所）h4

機械学習の地球惑星科学への応用

福水 健次（統計数理研究所）■ 共同研究集会
分野分類

研究集会名

研究代表者（所 属）a1

データ同化ワークショップ

上野 玄太（統計数理研究所）a4

宇宙地球環境の理解に向けての統計数理的アプローチ

中野 慎也（統計数理研究所）

g1

極値理論の工学への応用

北野 利一（名古屋工業大学）

j8

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

橋本 俊次（国立環境研究所）

j9

スポーツデータ解析における理論と事例に関する研究集会

酒折 文武（中央大学）

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。また、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「５年の博士課程」と、修業年限を３年とし３年次に編入学する「後期３年の博士課程」で教育研究を行っています。

国立大学法人

総合研究大学院大学
文化科学
研究科

物理科学
研究科

複合科学
研究科

高エネルギー
加速器科学研究科

生命科学
研究科

先導科学
研究科

生命共生体進化学専攻

生理科学専攻基礎生物学専攻

遺伝学専攻

情報学専攻

極域科学専攻統計科学専攻素粒子原子核専攻

物質構造科学専攻

加速器科学専攻

宇宙科学専攻核融合科学専攻

天文科学専攻機能分子科学専攻

構造分子科学専攻

日本文学研究専攻

日本歴史研究専攻

国際日本研究専攻

比較文化学専攻

地域文化学専攻

教育研究の概要
本専攻では、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● 本専攻は、我が国唯一の統計科学の総合的な博士課程であり、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。
● 本専攻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● 統計科学専攻の修了要件は、次のとおりです。
５年の博士課程：大学院に５年以上在学し、必修単位を含む 40 単位以上を修得すること。
後期３年の博士課程：大学院に３年以上在学し、10単位以上を修得すること。
そしてともに、必要な研究指導を受けた上、博士論文の審査および 試験に合格することです。
● 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 （平成 30 年 4 月1日現在）■ ５年の博士課程：定員2名■ 後期３年の博士課程：定員3名

入学年度 平成22年度 平成25年度 平成26年度 平成28年度 平成29年度 平成30年度
現

員

1

1

1

1

2

平成25年度 平成26年度 平成27年度 平成28年度 平成29年度 平成30年度

1

1①

3③

1①

5④

4③

4③

※ ○は有職者で内数入学者の出身大学・大学院
北海道大学（4）、東北大学（3）、福島大学（1）、筑波大学（6）、埼玉大学（1）、千葉大学（1）、お茶の水女子大学（1）、政策研究大学院大学（1）（1）
、東京学芸大学（2）、東京工業大学（5）、東京大学（14）、東京都立大学（現・首都大学東京）（1）
東京医科歯科大学（1）、東京海洋大学（旧・東京商船大学）
国公立
東京農工大学（1）、一橋大学（6）、静岡大学（1）、北陸先端科学技術大学院大学（1）、名古屋大学（3）、豊橋技術科学大学（2）、京都大学（7）大阪市立大学（1）、大阪大学（3）、奈良先端科学技術大学院大学（1）、岡山大学（2）、島根大学（3）、九州大学（2）、大分大学（1）私 立

北里大学（1）、慶應義塾大学（8）、芝浦工業大学（1）、中央大学（8）、東京理科大学（ 7）、東洋大学（1）、日本女子大学（1）、日本大学（2）、法政大学（7）早稲田大学（9）、南山大学（1）、関西大学（1）、京都産業大学（1）、立命館大学（1）、岡山理科大学（1）、久留米大学（1）外 国Aston大学（1）、California 大学 Irvine 校（1）、California 州立大学 Long Beach校（1）、Campinas大学（1）、Colorado大学（2）、Dhaka大学（2）Hawaii大学（1）、Jahangirnagar大学（2）、Malaya 大学（1）、Northeast Normal大学（1）、Ohio大学（2）、Rajshahi大学（2）、Stanford大学（1）The University of Nottingham（1）、中国科学院応用数学研究所（1）、中国科学技術大学（1）、中国国家地震局分析予報中心（1）、東北工学院（1）
香港技科大学（1）

学位授与数
博士（学術）
博士（統計科学）平成24年度

平成25年度

平成26年度

平成27年度

平成28年度

平成29年度

4名

5名

1名

1名

2名

1名

2名（論文博士1名を含む）

1名

4名

4名

5名

4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、国公立
東京工業大学助教、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
大学等主幹研究員、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
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

大学院教育

私 立
学准教授、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、大学等
明治大学研究推進員、早稲田大学特別研究員

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

外国の政 府統計庁、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
大学等
Kong Baptist 大学講師、South Carolina 大学研究員、Warwick 大学研究員、Rajshahi 大学助手

（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・（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）三菱東京
民 間 インベスターズ（株）、、（株）EBP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、企業等 UFJ 銀行、ファイザー（株）（株）
ブレインパッド、住友化学（株）、あらた監査法人、田辺三菱製薬（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）

21

国際協力
国 際 協 力交流協定締結研究機関
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

Soongsil 大学

大韓民国（ソウル）2006. 4. 27

Warwick大学

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

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 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 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 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

大韓民国（ソウル）2013. 7. 9

Toyota Technological Institute at Chicago

アメリカ合衆国（シカゴ）2014. 2. 10

Australian National University 数理科学研究所

オーストラリア（キャンベラ）2014. 5. 15

RiskLab ETH Zurich

スイス（チューリッヒ）

2015. 2. 7

Institut de Recherche en Composants logiciel
et materiel pour l’Information et la Communication Avancee

フランス（パリ）

2015. 2. 9

Le laboratoire de mathematiques de l’
Universite Blaise Pascal

フランス（クレモンフェラン）

2015. 2. 11

Centre de Rechereche en Informatique, Signal et Automatique de Lilleフランス（パリ）

2015. 2. 12

University College London Big Data Institute

イギリス（ロンドン）

2015. 2. 26

The Institute of Forestry, Pokhara of Tribhuvan University

ネパール（ポカラ）

2015. 3. 6

The Institute of Forest and Wildlife Research and Developmentof the Forestry Administration of Cambodia

カンボジア（プノンペン）

2015. 3. 6

The Chancellor masters and Scholars of the University of Oxford

イギリス（オックスフォード）

2015. 3. 10

Forest Inventory and Planning Institute of Vietnam

ベトナム（ハノイ）2015. 6. 2

Zuze Institute Berlin

ドイツ（ベルリン）

2016. 6. 20

The University of Porto

ポルトガル（ポルト）2016. 6. 22

National University of Laos

ラオス（ヴィエンチャン）

2017. 3. 15

Institute of Geophysics China Earthquake Administration

中国（北京）

2017. 4. 28

Hong Kong Baptist University

香港（九龍）

2017. 8. 7

University of Malaya

マレーシア（クアラルンプール）

2017. 9. 18

Unversidade de Evola

ポルトガル（エヴォラ）

2017. 11.30

Universität Ulm

ドイツ（ウルム）2017. 12. 8

The Korean Association for Survey Research

大韓民国（ソウル）2018. 2. 14※他に 2 大学と締結あり

22

国 際 協 力

国際シンポジウム（平成 29 年度）
名称

開催期間

会場

HKBU - ISM Joint Workshop for Mathematical Data Science2017. 5.23

統計数理研究所

2nd ISM-ZIB-IMI MODAL Workshop on Mathematical Optimization
and Data Analysis

2017. 9.22 ～ 2017. 9.26

Zuse Institute Berlin

2017 IEEE International Workshop on Machine Learning
for Signal Processing (MLSP2017)2017. 9.25 ～ 2017. 9.28

国際文化会館

8th International Workshop on Analysis of Micro Data of Official Statistics

2017.11. 9 ～ 2017.11.14

統計数理研究所

ISI-ISM-ISSAS Joint Conference Tokyo 20172017.11.31 ～ 2017.12. 2

統計数理研究所

First Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Social Survey Research

2018. 2.13

統計数理研究所

Workshop on Functional Inference and Machine Intelligence 20182018. 2.19 ～ 2018. 2.21

統計数理研究所

Risk Analysis and Random Fields

2018. 2.22

統計数理研究所2018 International Workshop on Spatial and Temporal Modelingfrom Statistical, Machine Learning and Engineering perspectives (STM2018)2018. 2.27 ～ 2018. 2.28

統計数理研究所

Seminar on topic model and deep learning

2018. 3. 9

統計数理研究所

ISM Symposium on Environmental Statistics 20182018. 3.22 ～ 2018. 3.23

統計数理研究所

ISI-ISM-ISSAS Joint Conference Tokyo 2017

ISM Symposium on Environmental Statistics 2018

外国人研究員 （平成 29 年度受入）
■ 客員
氏名

所属

所在地

Shevchenko Pavel

マッコーリー大学

オーストラリア

Myrvoll Tor Andreノルウェー工業技術研究所

ノルウェー

Doucet Arnaud

オックスフォード大学

イギリス

Peters Gareth William

ユニヴァーシティカレッジロンドン

イギリス

Ying-Chao Hung

Department of Statistics, National Chengchi University

中国

Septier Francois Jean Michel

Institut MinesTelecom

フランス

史寧中

東北師範大学中国■ 外来研究員

66名

http://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 （平成 30 年 4 月1日現在）
統計数理研究所のスーパーコンピュータ環境は、統次期統計科学スーパーコンピュータシステムは H29

計科学スーパーコンピュータシステムと、共用クラウド

年度中に調達手続きを終えており、
日本ヒューレットパッ

計算システムから成っています。公募型共同利用で所カードのスーパーコンピュータシステム HPE SGI 8600

外研究者の利用に供している前者は、H30 年度中にシの導入が決まっています。現行の SGI ICE-Xのシステ

ステムの更新を予定しています。

ム合計理論性能が 336TFlopsであるのに対し、新シ

現行の統計 科学スーパーコンピュータシステムは

ステムは約４倍の理論性能を有し、総主記憶は現行の

SGI ICE-X 536ノードで構成され、12 コアCPU Intel

100TBに対し 144TBとなります。また、NVIDIA Tesla

Xeon E5-2697v2を２個搭載した主記憶 128GBのノー

P100 を搭載したアクセラレータノードを８ノード搭載すド400台と、12コアCPU Intel Xeon E5-2680v3を２個る予定です。

搭載した主記憶 128GBのノード136 台から成る分散メ

共用クラウドシステムは Dell PowerEdge R620（10モリ型並列計算機です。また、高速物理乱数発生ボー

コアの Xeon E5-2680v2 を２個、主記憶 256GB）64台

ドが利用でき、解析結果を可視化表示するために設からなるシステムです。クラウド基盤のApache Cloud

置されたプロジェクタと 200インチスクリーンは 4K 3D

Stackの上に仮想的にサーバー環境などを構築してい表示に対応します。

るほか、特定の分散メモリ型統計計算環境を提供しています。また、オンプレミスのクラウド環境という利点を活かし、データ分析ハッカソン等人材育成事業実施のためのプラットフォームとしても利用しています。
所内情報ネットワークとして、10GBASE-SRを幹線とし、1000BASE-Tを支線に持つイーサネット網を敷設しており、パーソナルコンピュータ、スーパーコンピュー
タシステム等が接続されています。そしてSINET5によって通信速度 40GB でインターネットと接続されています。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

統計科学スーパーコンピュータシステム

共用クラウド計算システム

24

セキュリティ対策を実施しています。

次期統計科学スーパーコンピュータシステム HPE SGI 8600

研究支援組織の活動

図書・資料 （平成 30 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

数学、計算機科学、情報科学に関わる内外の主要学

stitute of Statistical Mathematics」（Springer から発術誌を多数備えています。収蔵図書はこれらの分野

行）、和文誌「統計数理」、「日本人の国民性の研究」に加えて人文・社会科学から生物、医学、理工学の広など調査研究のための「統計数理研究所調査研究リ

範な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、用における共同研究のための「共同研究リ
ポート」、「Research Mem­orandum」、
「統
和書
28％
19,594冊

計計 算技術報告」、「研究教育活動報告」
蔵書70,645冊

和雑誌
53％
1,181種雑誌
2, 224種

洋書
72％
51,051冊

洋雑誌
47％
1,043種および内外からの寄贈による資料も備えています。
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、統計思考共同研究スタートアップなどを行っています。

院と協力しながら、公開講座、公開講演会、セミナー、

25

URAステーションの活動

研究支援組織の活動

情報・システム研究機構では文部科学省「研究大学成や研究報告の支援、および、広報・アウトリーチ活動な

強化促 進事 業」の支 援を受け、URA（University Re­

ども行います。また、統 計数理 研究 所のスーパーコン

search Administrator）
を配置しています。統計数理研

ピュータ（スパコン）の利用のおよそ９割は、全国の大学究所にも統計数理分野の共同利用研究事業の推進・強等研究機関であることから、その利活用についても支援化のため、運営企画本部にURAを配置しました。

します。

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、および、事務職員と連携して、る環境を整備するだけでなく、大学共同利用機関として研究戦略の企画立案、外部資金獲得のための申請書作の機能強化も目的としています。

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
・立川市と連係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● 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
・愛称・ロゴの策定、パンフレットの作成等● 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
・IR活動を支援するツールの開発や機関の様々な活動を客観的に評価するための新たな指標に関する研究・公募型共同利用重点テーマ「IRのための学術文献データ分
析と統計的モデル研究の深化」の企画立案、および、運営支援■ 研究者支援
外部資金獲得や獲得後の管理支援、外国人研究者
招へい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、外部機関との連絡調整、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● 外国人研究者招へい支援、
国際ワークショップ・シンポジウム等開催支援
・渡航ビザの取得・共同利用申請・イベント参加等の支援
・国際ワークショップ・シンポジウムの企画・運営の支援、ノウ
ハウの提供等● 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、関係機関に対を向上させるべく、機構や研究所が主催・共催する各種する広報活動を通じて、国内外のコミュニティにおける大イベント、見学会等の企画、準備、運営の実施・支援を

学共同利用機関としての機構、および、研究所の存在感行っています。

■ 2017 年 オープンハウスの実施

26

2017年度のオープンハウスを 2017年６月16日（金）にテーマに、東大カブリIPMUの村山斉機構長と統数研の開催し、191名の来訪がありました。今回は「未知のフロ

池田思朗教授の特別講演が行われました。事前申込み

ンティアに挑む統計数理 ― 素粒子から宇宙まで ―」をの来場者で満員の会場の中、村山機構長は「宇宙の運命

研究支援組織の活動とダークエネルギー」と題し最近の研究で分かってきた

前日の15日には連携イベントのシンポジウム「データ宇宙の始まりから仕組み、暗黒物質などについて語りま

科学がもたらす「ものづくり」革新 ― 創造的設計と製造」

した。池田教授は「天文学とデータ科学：スパースモデリが開催され、136 名の来訪がありました。

ングを中心として」と題し、村山機構長の話しを引き継ぐ

研究支援組織の活動

形で統計学が解明する宇宙の謎について講演しました。
研究内容ポスター展示の会場では、張り出された 87
枚のポスターの前で研究者と大学院生が３交代で説明に立ち、熱心に耳を傾け質問をするたくさんの来場者が見られました。
統計よろず相談室は当日枠も含めて満席となり、施設見学ツアーも２回合わせて 83 名が参加し賑わいを見せました。総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学
専攻の大学院説明会は毎年参加者が増えており、今年は42名の参加となりました。

■ 統計数理研究所子ども見学デー 2017の開催
2017年 10月 14日（土）、「統計数理研究所子ども見学

雨の中、来場してくださる方を歓迎する色とりどりの風

デー 2017」が立川市・立川観光協会主催の立川体験スタ

船も子供たちに好評で、とても和やかな雰囲気のうちに

ンプラリーとの同時開催で、あいにくの雨模様でしたが開催されました。

306名の来訪がありました。
会場では ①「当ててみよう！水槽の中に白玉・黒玉はいくつある？」と題したランダムサンプリングの実 験、②「じゃんけん道場」アプリによるじゃんけんゲームコー
ナー、③ 研究所紹介ビデオ上映といったプログラムが行われました。各プログラムを通じ、幼児から大人まで幅広い年代の方々に、少量のサンプルをもとに 10 万個中の黒玉の個数がどのように推定されるのか、じゃんけんで出す手の確率がどのように変化していくのかといった統計学の一端に触れていただくことができ、楽しんでおられました。

■ 大学共同利用機関シンポジウムに参加・出展
2017年10月８日（日）、秋葉原のアキバ・スクエアにおい測の舞台裏：シミュレーションとアンサンブル」と題してて、大学共同利用機関シンポジウム 2017「研究者に会い講演しました。来場者の方々は、研究者による講演に耳に行こう！―大学共同利用機関博覧会 ― 」が開催されまを傾けたり、研究者と直接話せる機会を楽しんだりしてした。会場には各研究所の展示ブースが設けられ、統数おられる様子でした。

研ブースでは、研究所紹介のポスター展示に加え、Wu
Stephen 助教、田中未来助教による研究紹介が行われました。
また、今回は新たな企画として、「第１回統計検定統計
数理１日マイスター」を実施しました。来場者に統計検定の問題を解いていただき、５問中４問以上正解された方に「１日マイスター認定証」を発行するという内容で、100 名の方が挑戦してくださいました。会場中央に設置されたステージでは各研究所による研究者トークが行われ、統数研からは上野玄太准教授（現 教授）
が「気象予
27

決算・建物

運営費交付金等 （ 平成 29 年度）
区

分

人

決 算 額

件

費

物

704,938件

費合926,658

計

1,631,596
単位：千円

外部資金受入状況 （ 平成 29 年度）
区

分

件

数

民間との共同研究 受託研究・受託事業等

受入金額

受託研究員

学術指導

寄

附

金

合

計

25

18

6

6

8

63

38,802

135,391

1,533

4,193

9,859

189,778

決算・建物

単位：千円

科 学 研 究 費 補 助 金 （ 平成 29 年度）
基盤研究 基盤研究 基盤研究 基盤研究 挑戦的 若手研究 研究活動 特別研究
スタート
員奨励費
（S）
（A）
（B）
（C）
萌芽研究
（B）
支援

研究
種目

新学術
領域

件数

1

−

4

9

23

1

11

2

3

54

交付
金額

10,790−40,04031,07029,783

1,040

8,745

2,730

4,550

128,748

合

計

単位：千円

敷 地・建 物 （ 平成 30 年 4 月1日現在）
敷地面積62,450m 2

建 物 面 積（延べ面積）

16,209m 2

建

物

名

称

総合研究棟

構造階数

延べ面積

R6-1

15,260 m2（※ 総合研究棟 48,105m のうち統計数理研究所分の面積は上記の通り）
2

Akaike Guest HouseR1

949 m2
建物外観■ Akaike Guest House
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、単身室 18、夫婦室４、バリアフリー室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。
http://www.ism.ac.jp/guest_house/
28

Akaike Guest House 全景

組

織

組織図 （ 平成 30 年 4 月1日現在）

営
会
議

共同利用委員会

運

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

データ同化研究開発センター
統計的機械学習研究センター長

ものづくりデータ科学研究センター
医療健康データ科学研究センター
統計思考院
副 所

統計科学技術センター

企 画 室

組

長

図 書 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

総務課■ 総務係■ 専門職員（評価・法規）
■ 人事係
■ 労務係

財務課

■ 総務・監査係■ 予算・決算第一係■ 予算・決算第二係■ 資産管理・検収係

経理課

■ 経理係
■ 契約第一係■ 契約第二係
■ 施設係

研究推進課

■ 研究推進係■ 共同利用係■ 大学院係

本部事務局立川共通事務部

29

所員数（現員）（平成 30 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

6

7

2

15

データ科 学 研究系

5

6

4

15

数 理・推 論 研 究 系

7

5

3

15

1

1

統

計

思

考

院

統 計 科 学技 術センター

1111

運 営 企 画 本 部

1

立 川 共 通 事 務 部

（34）

（1）

（35）

1
（34）

11
（1）

59（35）

計

1

18

18

10

1

※（ ）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２名を含む。

所

員 （平成 30 年 4月1日現在）
樋口

知之

副所長
伊藤
（研究企画・人事）
（ 兼）

聡

所

長

副所長
（財務・知財）
（兼）

山下

副所長
（広報・評価）
（兼）

智志

金藤

浩司

モデリング研究系

組

研究主幹（兼）中野純司

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

授

准教授

川﨑

能典

教

授

宮里

義彦

教

庄

建倉

准教授

瀧澤

由美

准教授

授

吉本

敦

三分一

史和

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

伊庭

幸人

准教授

南

和宏

准教授

日野

英逸

助

早水

桃子

教

教

准教授

小山

慎介

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

樋口

知之

准教授

中野

慎也

客員准教授

水上

祐治

教

授（兼）

教

授

中野

純司

助

教

野村

俊一

教

授

上野

玄太

日本大学生産工学部 准教授

データ科学研究系
研究主幹（兼）松井知子■ 調査科学グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――

30

教

授（兼）

吉野

諒三

准教授

前田

忠彦

准教授

助

教

廣瀨

雅代

特任助教（兼）稲垣

佑典

特任助教（兼）芝井

朴

堯星
清久

特任研究員（兼） 加藤

直子

客員教授

今田

高俊

東京工業大学 名誉教授

客員教授

吉川

徹

大阪大学大学院人間科学研究科 教授

客員教授

佐藤

嘉倫

東北大学大学院文学研究科 教授

客員教授

松本

渉

関西大学総合情報学部 教授

客員教授

水田

正弘

北海道大学情報基盤センター 教授

客員教授

菊澤

佐江子 法政大学社会学部 教授

組

織

所

員

データ科学研究系
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

客員准教授

藤田

泰昌

長崎大学経済学部 准教授

客員准教授

伏木

忠義

新潟大学教育学部 准教授■ 計量科学グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

授

山下

智志

授

金藤

浩司

教

授

伊藤

陽一

准教授

野間

久史

助

教

清水

信夫

教

准教授

船渡川

伊久子

特任研究員

濵田

ひろか

客員教授

和泉

志津恵 滋賀大学データサイエンス学部 教授■ 構造探索グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
授

松井

知子

教

授

吉田

准教授

島谷

健一郎

助

教

Wu Stephen

教

亮

准教授

足立

淳

助

村上

大輔

教

数理・推論研究系
研究主幹（兼）栗木哲■ 統計基礎数理グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――

栗木

哲

准教授

加藤

昇吾

客員教授

竹村

彰通

授

二宮

嘉行

准教授

間野

修平

准教授

志村

隆彰

助

荻原

哲平

教

教

滋賀大学データサイエンス学部 教授

組

授

教

授

江口

真透

教

授

福水

健次

教

授

藤澤

洋徳

准教授

持橋

大地

准教授

逸見

昌之

助

教

坂田

綾香

教

織

■ 学習推論グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――■ 数理最適化グループ ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
授

伊藤

客員教授

相吉

教

聡

教

授

池田

思朗

助

教

田中

未来

英太郎 慶應義塾大学 名誉教授

リスク解析戦略研究センターセンター長（兼） 山下

智志

副センター長（兼）

加藤

昇吾

教

授（兼）

山下

智志

教

授（兼）

栗木

哲

教

授（兼）

江口

真透

教

授（兼）

金藤

浩司

教

授（兼）

吉本

敦

教

授（兼）

川﨑

能典

准教授（兼）

逸見昌之

准教授（兼）三分一

史和准教授（兼）庄建倉

准教授（兼）島谷健一郎

准教授（兼）船渡川伊久子

准教授（兼）加藤昇吾

准教授（兼）瀧澤由美

准教授（兼）野間久史

准教授（兼）

間野修平

准教授（兼）南和宏

准教授（兼）

志村

隆彰

助

荻原

哲平

助

特任助教（兼）渡邊

隼史

教（兼）

野村

俊一

特任助教（兼）伊髙

静

特任助教

田上

悠太

特任助教

熊澤

貴雄

特任助教

特任助教

Guo Yicun

特任研究員

上原

悠槙

特任研究員（兼） 長幡

客員教授

高橋

倫也

客員教授

椎名

洋

教（兼）

張

俊超
英明

神戸大学 名誉教授

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

信州大学経法学部 教授

客員教授

酒井

直樹

防災科学技術研究所先端的研究
施設利活用センター 戦略推進室長

31

リスク解析戦略研究センター
客員教授

南

美穂子
敏宏

慶應義塾大学理工学部 教授

客員教授

滝沢

智

東京大学大学院工学系研究科 教授

国立環境研究所環境リスク・健康研究センター 生態系影響評価研究室長

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長

客員教授

国友

直人

明治大学政治経済学部 特任教授

客員教授

堀口

客員教授

久保田

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

塚原

英敦

成城大学経済学部 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

宮本

道子

秋田県立大学
システム科学技術学部 教授

客員教授

大野

忠士

筑波大学ビジネスサイエンス系 教授

客員教授

藤井

聡

客員教授

吉野

貴晶

ニッセイアセットマネジメント株式会社
投資工学開発室 室長

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

宮本

定明

筑波大学教育推進課 特命教授

客員教授

伊藤

伸介

中央大学経済学部 教授

客員教授

吉羽

要直

日本銀行金融研究所 企画役

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

深澤

正彰

大阪大学大学院基礎工学研究科 教授

客員教授

清水

泰隆

早稲田大学理工学術院 教授

客員准教授 原尚幸

同志社大学文化情報学部 准教授

客員准教授 亀屋隆志

横浜国立大学大学院
環境情報研究院 准教授

客員准教授 加茂憲一

札幌医科大学
医療人育成センター 准教授

客員准教授 木島真志

琉球大学農学部 准教授

客員准教授 冨田哲治

県立広島大学経営情報学部 准教授

客員准教授 岩田貴樹

常磐大学人間科学部 准教授

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 特任准教授

康裕 琉球大学理学部 教授

京都大学大学院工学研究科 教授

組

客員准教授

Enescu Bogdan
Dumitru

客員准教授

植木

優夫

理化学研究所
革新知能統合研究センター 研究員

客員准教授

岡田

幸彦

筑波大学システム情報系 准教授

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

高橋

淳一

一般社団法人 CRD 協会

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

久保田

京都大学大学院
理学研究科 准教授

貴文 多摩大学経営情報学部 准教授

織
データ同化研究開発センター
センター長（兼） 上野

玄太

副センター長（兼）

中野

慎也

教

授（兼）

上野

玄太

教

授（兼）

樋口

知之

教

授（兼）

伊庭

幸人

教

授（兼）

吉田

亮

特任准教授

齋藤

正也

助

教（兼）

Wu Stephen

助

村上

大輔

特任研究員

客員教授

中村

和幸

明治大学総合数理学部 教授

客員教授

大谷

晋一

ジョンズホプキンス大学
応用物理学研究所 主任研究員

客員教授

本村

陽一

産業技術総合研究所
人工知能研究センター 主席研究員

客員教授

照井

伸彦

東北大学大学院経済学研究科 教授

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

神山

雅子

鉄道総合技術研究所
鉄道力学研究部 主任研究員

客員准教授

長尾

大道

東京大学地震研究所巨大地震津波
災害予測研究センター 准教授

客員准教授

加藤

博司

宇宙航空研究開発機構
研究開発部門 研究開発員

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

客員准教授

石垣

司

客員准教授

藤井

陽介

気象研究所
海洋・地球化学研究部 主任研究官

教（兼）

山本

授（兼）

中野

純司

准教授（兼）

中野

慎也

助

野村

俊一

教

教（兼）

誉士

東北大学大学院経済学研究科 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）

江口

真透

教

授（兼）

宮里

義彦

教

授（兼）

伊藤

聡

教

授（兼）

池田

思朗

教

授（兼）

栗木

哲

教

授（兼）

藤澤

洋徳

准教授（兼）

持橋

大地

組

織

所

員

統計的機械学習研究センター准教授（兼）小山慎介

准教授（兼）

南

和宏

助

助

特任助教

森井

幹雄

特任助教

教（兼）

田中

未来

村上

大輔

特任研究員

周

晋

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

土谷

隆

客員教授

品野

勇治

Konrad-Zuse-Zentrum für Informationstechnik
Berlin・Mathematical Optimization andScientific Information Division 研究員

客員教授

武田

朗子

客員教授

後藤

真孝

産業技術総合研究所
情報技術研究部門 首席研究員

客員教授

山形

与志樹 地球環境研究センター 主席研究員

客員教授

College London Gatsby
Arthur Gretton University
Computational Neuroscience Unit, Professor

客員准教授

山田

客員准教授

竹内

教（兼）

努

Ames Matthew Christopher

政策研究大学院大学政策研究科 教授
東京大学大学院
情報理工学系研究科 教授
国立環境研究所誠

京都大学大学院情報学研究科 准教授

名古屋大学大学院理学研究科 准教授

ものづくりデータ科学研究センターセンター長（兼） 吉田
授（兼）

吉田

亮

准教授（兼）

中野

慎也

特任研究員

山田

寛尚

客員教授

徳永

旭将

教

亮

副センター長（兼）

藤澤

洋徳

授（兼）

藤澤

洋徳

教

授（兼）

福水

准教授（兼）

持橋

大地

助

教（兼）

Wu Stephen

教健次

九州工業大学大学院情報工学研究院 准教授

センター長（兼） 伊藤

陽一

副センター長（兼）野間組

医療健康データ科学研究センター
久史

伊藤

陽一

教

授（兼）

山下

智志

教

准教授（兼）野間久史

准教授（兼）

逸見昌之

准教授（兼）

船渡川

准教授（兼）

三分一

特任准教授

長島

健悟

特任助教

岡

史和

授（兼）

江口

真透
伊久子

檀

中央大学
理工学部人間総合理工学科 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

大橋

靖雄

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

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研究科 教授

客員教授

角田

達彦

東京医科歯科大学難治疾患研究所 教授

客員教授

立森

久照

国立精神・神経医療研究センター
精神保健研究所 精神疾患病態研究部
基盤整備研究室長

客員教授

津本

周作

島根大学医学部 教授

客員准教授

田中

紀子

国 立国際医療研究センター臨床研究センター データサイエンス部・室長

客員教授

手良向

聡

京都府立医科大学
大学院医学研究科 教授

客員教授

岩崎

学

横浜市立大学
データサイエンス学部 教授

客員教授

渡辺

美智子 健康マネジメント研究科 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

髙橋

邦彦

名古屋大学大学院医学研究科 准教授

客員准教授

丸尾

和司

筑波大学医学医療系 准教授

客員准教授

後藤

温

国立がん研究センター社会と健康研究センター 疫学研究部代謝疫学研究室長

客員准教授

田栗

正隆

横浜市立大学医学研究科 准教授

客員准教授

中村

良太

一橋大学社会科学高等研究院 准教授

慶応義塾大学大学院

織

授（兼）

教

統計思考院
院長（兼） 川﨑能典

副院長（兼）
副院長（兼）

伊藤

聡

特任教授

田村

特任准教授

神谷

教

授（兼）

授（兼）

伊庭

義保

准教授（兼）

直樹

助

教

教

上野 玄太
伊庭 幸人

幸人

教

授（兼）

福水

健次

島谷

健一郎

准教授（兼）

逸見

昌之

今泉

允聡

特任助教

豊田

充

33

所

員

統計科学技術センター
センター長（兼）

川﨑

能典

総括室長

渡邉

百合子

計算基盤室長早坂充

情報資源室長（兼）

渡邉

百合子

足立

副センター長（兼）淳

ネットワーク管理室長

中村和博

メディア開発室長

長嶋昭子

評価室長（兼）金藤浩司

広報室長（兼）金藤浩司

産学連携・知的財産室長（兼）山下智志

NOE 推進室長（兼）伊藤聡

男女共同参画推進室長（兼）伊藤聡

国際連携推進室 長（ 兼）

中野

純司

図書室
室長（兼）

川﨑

能典

運営企画本部
本部長（兼）
企画室長（兼）伊藤聡■ URA ステーション ―――――――――――――――――――
上席 URA北村浩三

主任 URA岡本基

主任 URA

本多

啓介

樋口

知之

組

本部事務局立川共通事務部
事務部長

松尾

淳

織

■ 総務課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
課長

阿部

強

副課長（総務担当）
副課長（人事担当）

中村
齊藤

正俊
泰徳

総務係長（兼）中村正俊

専門職員（評価・法規担当）

中村

正俊

人事係長

島影

博文

労務係長

山田

義洋

■ 財務課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
課長

尾崎

克洋

副課長

坂本

好司

総務・監査係長（兼）坂本好司

予算・決算第一係長

櫻井

道仁

予算・決算第二係長

河治一郎

資産管理・検収係長

早川順子■ 経理課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
課長

田原

裕治

副課長
副課長（施設担当）
（兼）

経理係長

新井

弘章

契約第二係長

桑原

武

寺内 博貴
小林 正幸

契約第一係長

髙﨑

敏明

施設係長

齋藤

琢也

■ 研究推進課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
課長

34

研究推進係長

松山

潤子

大学院係長

成田

綾子

児島

明佳

副課長

豊田

共同利用係長

元和

平山

均

組

織

運営会議委員 （平成 30 年 4 月1日現在）
高橋桂子

国立研究開発法人海洋研究開発機構（JAMSTEC）
地球情報基盤センター長

吉野

諒三

水田

正弘

北海道大学情報基盤センター
大学院情報科学研究科 教授伊藤聡

統計数理研究所 教授／副所長

大林茂

東北大学流体科学研究所長

山下智志

統計数理研究所 教授／副所長

吉田朋広

東京大学大学院数理科学研究科 教授

金藤浩司

統計数理研究所 教授／副所長

内田雅之

大阪大学大学院基礎工学研究科 教授

中野純司

統計数理研究所 教授／モデリング研究系 研究主幹

西郷浩

早稲田大学大学院政治経済学術院 教授

松井知子

統計数理研究所 教授／データ科学研究系 研究主幹

大森

裕浩

栗木

哲

統計数理研究所 教授／数理・推論研究系 研究主幹

前川

喜久雄 音声言語研究領域 教授

川﨑能典

統計数理研究所 教授／統計科学技術センター長

英樹

宮里

義彦

統計数理研究所 教授（モデリング研究系）

麻生

伊庭

幸人

統計数理研究所 教授（モデリング研究系 ）福水

健次

統計数理研究所 教授（数理・推論研究系 ）南東京大学大学院経済学研究科 教授
人間文化研究機構国立国語研究所

美穂子

国立研究開発法人産業技術総合研究所情報・人間
工学領域人工知能研究センター 副センター長

慶應義塾大学理工学部数理科学科 教授

情報・システム研究機構データサイエンス共同利用
基盤施設社会データ構造化センター 教授

共同利用委員会委員 （平成 30 年 4 月1日現在）
佐藤忠彦

筑波大学ビジネスサイエンス系 教授

中野純司

統計数理研究所 教授（モデリング研究系）

高橋邦彦

名古屋大学大学院医学系研究科 准教授

金藤浩司

統計数理研究所 教授（データ科学研究系）

竹内光悦

実践女子大学人間社会学部 教授

池田思朗

統計数理研究所 教授（数理・推論研究系）

土屋隆裕

横浜市立大学データサイエンス推進センター 教授

江口真透

統計数理研究所 教授（数理・推論研究系）

南弘征

北海道大学情報基盤センター 教授

智

越智

織

伊村

組

統計思考院運営委員会委員 （平成 30 年 4 月1日現在）
国立極地研究所生物圏研究グループ 教授

川﨑能典

統計数理研究所 統計思考院長

義道

大分大学 理事／副学長（教育担当）

伊庭幸人

統計数理研究所 統計思考院副院長

草野隆史

株式会社ブレインパッド 代表取締役会長

上野玄太

統計数理研究所 統計思考院副院長

坂本亘

岡山大学大学院環境生命科学研究科（環）教授

伊藤

聡

椎名

洋

信州大学学術研究院社会科学系 教授

島谷

統計数理研究所 副所長

健一郎 統計数理研究所 准教授（データ科学研究系）

研究倫理審査委員会委員 （平成 30 年 4 月1日現在）
疫学・社会調査の専門家

金井雅之

専修大学人間科学部 教授

疫学・社会調査の専門家

佐藤恵子

京都大学医学部附属病院
特定准教授

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

市民の立場の者

操木豊

社会福祉法人国立保育会
理事長室長

本研究所
研究教育
職
員

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）

金藤

浩司

教授／副所長船渡川 伊久子 准教授（データ科学研究系）
間野修平

准教授（数理・推論研究系）

名誉所員・名誉教授 （平成 30 年 4 月1日現在）
名誉所員

松下 嘉米男
西平 重喜

名誉教授

鈴木
松縄
平野
柏木

達三
規
勝臣
宣久

鈴木 義一郎長谷川 政美
種村 正美
中村
隆

清水 良一
坂元 慶行
石黒 真木夫
田村 義保

大隅
柳本
尾形

昇
武美
良彦

村上
伊藤
椿

征勝
栄明
広計

田邉 國士
馬場 康維
北川 源四郎

35

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。

沿

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。

革2010 年

6月 ● Akaike Guest House（宿泊施設）の運用開始。
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。

2011 年

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。
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36

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。
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。

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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立川

統計数理研究所

至 上北台

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裁判所
国立国語
研究所

立川
警察署

昭 和 記 念 公 園

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川

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