NOVEMBER. 2023

No.

162

The Institute of
Statistical Mathematics

02
06

07

響き合う人とデータ ̶ 統数研プロジェクト紹介

第 35 回「従属性のあるデータへの不確実性の定量化」

シンポジウム報告「リスク解析戦略研究センターシンポジウム」の開催報告
特別セミナー『最近の実験計画法の発展〜Special Seminar on Recent Advances in DoE〜』開催報告「Applied Statistical Analysis using R Software in Makassar」共同開催

研究教育活動09

統数研トピックス

12

総合研究大学院大学統計科学コース関係

13

共同利用

13

外部資金・研究員等の受入れ

14

人事

15

刊行物

16

コラム

有竹俊光元特任助教、日野英逸教授、赤穗昭太郎特任教授が 2023 年度日本神経回路学会論文賞を受賞
情報・システム研究機構「第４期戦略的研究プロジェクト」における、京都大学エネルギー理工学研究所 核融合実験装置（ヘリオトロンJ）見学、意見交換会の報告
第 3 回 統計エキスパート育成に向けたワークショップ「データサイエンス・統計分野のエキスパートをオールジャパンで育成」
を開催
気象大学校学生訪問プログラムを実施
立川高校向け統数研データサイエンス・ハイスクールを実施
兵庫高校オンライン講義を実施
愛媛県立松山南高等学校の訪問

大学院説明会について

2023 年度共同利用公募追加課題

受託研究・受託事業等の受入れ
外来研究員の受入れ
寄附金の受入れResearch Memorandum（2023.8〜2023.10）
研究教育活動報告
Annals of the Institute of Statistical Mathematics

情報・システム研究機構

新入教員紹介2023 年 7−9月の公開講座実施状況
統計数理セミナー実施報告（2023 年 9月〜10月）「統計サマーセミナー 2023」実施報告
連続最適化および関連分野に関する夏季学校 2023 実施報告

大学共同利用機関法人

CONTENTS

統計数理研究所ニュース

News

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

ベイズ統計の適用範囲拡
目指し新たな計算手法の
ただ、ベイズ統計は、計算量が膨大になるというデメリッ
トも内包している。この問題に対処するため、一般的となっているベ
イズ計算法（ベイズ統計学での不確実性の計算法）が「マルコフ連鎖モンテカ
ルロ法（MCMC）」だ。MCMCはランダムなデータを発生させるアルゴリズムで、ベイズ統計で計算が困難な場合に、乱数を無作為に抽出して概算する手法だ。
「近年の MCMC は機械学習と結びつ▲鎌谷研吾教授

ベイズ統計による時系列データ解析「二重の難題」への挑戦
今回紹介するプロジェクトのテーマはいて、大雑把な近似をして計算を簡単にするアプローチの研究が盛んですが、近▲増田弘毅教授（東京大学）

似をすれば、統一的な解釈というベイズ
統計の良さは薄まってしまう。近似をしなくすることが、このプロジェクトの狙いなのでてもいい計算手法を開発するのが私たちある。もともと計算が困難な性質を有するの目標です」と鎌谷は話す。

ベイズ統計を用いて、扱いの難しい時系
列データを解析しようという、二重の難題「従属性のあるデータへの不確実性の定

一方、「従属性のあるデータ」とは、主量化」だ。
「ここでいう『不確実性の定量に時系列データなどを指す。例えば日経化』とはすなわち、ベイズ統計学のことで平均株価のような金融時系列データが典す」。統計数理研究所モデリング研究系型だ。
「こうした従属性のあるデータは、た複雑構造モデリンググループの鎌谷研吾とえシンプルなモデルでも特徴量、いわゆ

従属性データを扱う諸分野にインフラを提供する

教授は、そう説明する。

る『尤度』を簡単には計算できません。独

このプロジェクトは、科学技術振興機

統計学とはまさに不確実な事象を定量立したデータなら前のデータを無視して計構（JST）の推進するチーム型研究プロ化することであり、その定量化の意味を解算できますが、時系列ということはデータ

グラム「CREST」の 2021 年度採択課題

釈することだ。さまざまな統計手法があるがつながっているわけですから、それを切り「大規模時空間従属性データ科学へ向中で、ベイズ統計を使うメリッ
トは何か。
「ベ

離すのがとても難しい。理論的にも計算けた先端的確率統計学の新展開」（研

イズ統計の特徴は、どのような指標で定機的にも難易度が高いのです」（鎌谷）。

究代表者：吉田朋広東京大学大学院

量化しても解釈が一通りしかないこと。定機械学習を取り入れながらベイズ計算

数理科学研究科教授）の取り組みだ。

量化の意味が一つに決まるという意味で法を発展させ、従属性のあるデータに適

時空間従属データに関わる多様な科は理想的な手法です」（鎌谷）。

用して統一的な定量化の解釈を可能に

学分野や社会事象に応用できる汎用的

02

The Institute of Statistical Mathematicsへの挑戦だ。

第35 「従属性のあるデータへの不確実性の
回

大を
開発へ

定量化」

時系列データのような従属性のあるデータの解析では、近似計算が行われることが多い。しかし、結果にはさまざまな解釈が生まれ、扱いが難しくなる
デメリットがある。そこで、どのような指標で定量化しても解釈が一通りに統一されるベイズ統計の特徴を生かし、従属性データに適用することで、信頼性を向上させようという研究が進んでいる。機械学習を取り入れつつ、ベイズ計算の新手法の確立に挑むプロジェクトを紹介する。

方法を創出し、インフラとして提供するこ

文化研究科附属先進科学研究機構の今回もテームに入っていただきました」（鎌とで、課題解決へ貢献することが、5 年

仲北祥悟特任助教やイギリス、ドイツの谷）。仲北助教は、鎌谷が大阪大学に所半に及ぶ CREST 研究における達成目標

研究者らだ。

属していた頃の上司の教え子。
「機械学

増田教授は確率過程モデル、特にレ

習と時系列データの両方に詳しい仲北さ

ベイズ統計における計算法を専門とす

ヴィ過程におけるジャンプの大家。
「増田んのような人は珍しい。ぜひにと声をかける鎌谷と現在、共同研究を進めているのさんとは以前から共同研究をしてきました。

ました」
（鎌谷）
。

は、東京大学大学院数理科学研究科の標準的なブラウン運動ではなく、ジャンプ

鎌谷が計算手法を考案し、増田教授

増田弘毅教授と、東京大学大学院総合を表現するモデルをぜひ使いたいと考え、がその理論的正当性を確立する。仲北となっている。

図 1：対称性、非対称性をもつマルコフ連鎖モンテカルロ法の比較。左から２つの列は対称、一番右の列は非対称なマルコフ連鎖モンテカルロ法でベイズ計算を行った例。移動距離が大きいほどよい。対称なアルゴリズムは行きつ戻りつ進むので散漫であるが、非対称な方法は制約がないので移動 距 離が 大きい。出 典 Kengo Kamatani, and Xiaolin Song. Non-reversible guided Metropolis kernel. Journal of Applied Probability,
60 (3), 2023, pp. 955 - 981。

The Institute of Statistical Mathematics

03響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

モデルでは抽出できない情報を搾取できした統計手法の開発を手がけています

るからです」と増田教授は振り返る。

が、そこにも非ガウスノイズとベイズ統計

そんなとき、MCMC の漸近挙動（デー▲仲北祥悟特任助教（東京大学）

で切り込んでいければ」（増田教授）。

タ数が増えていくときの MCMC の性質）

一方で、機械学習のコミュニティーでに関する鎌谷の理論に刺激を受けたことは比較的よく研究されている、近似を行うが、共同研究のきっかけだった。シンガアプローチでベイズ計算を研究していると

ポール国立大学の Jasra 准教授（現サウいう仲北助教は、「近似がうまく働くため

ジアラビア · アブドラ王立科学技術大学には、ユーザーの問題設定に制約を強い教授）を加えた 3 人は、その成果を2019

ることになります。データ間に従属性があ

年に共同論文として発表した。
「今回のるなど、複雑な構造の場合にはそうした仮CRESTプロジェクトで、私のグループでは定を満たしづらく、近似がうまく働かない

複数の時系列データの相互作用を考慮

状況が生じます」と指摘する。

助教は機械学習的手法の展開や理論のアイデアを出す。そんな体制で研究を進めているという。
バイアスのない、すなわち適当な条件下で、計算で出力される値の期待値がちょうど計算したい対象と一致するベイズ計算の手法における今のトレンドは、「非対称性」の手法だ。
「法則の対称性とは、ある経時的遷移の仕方と、その逆の遷移の仕方が同じ割合で起こることを言います。従来の手法の多くは、対称性の制
約の中で発展してきたものです。しかし最近では、非対称性を含む手法でも実装できることが分かってきました（図 1，2）
。うまく非対称を作ることができれば、効率よく安定的な状態にたどり着ける。われわれも非対称性に着目した研究を進めていま
す」
（鎌谷）
。
増田教授が鎌谷と共同研究を始めたのは、5 年ほど前のことだ。
「正規分布ではなく非正規ノイズ過程で駆動されるランダムなダイナミクスの統計に興味を持っています。現世に実在するデータでは、往々にして正規性は棄却されるわけですが（図 3）、非正規分布として扱えば推定の精度が上がるし、正規分布に基づく統計

04

The Institute of Statistical Mathematics

図 2：区分確定的マルコフ過程。ベイズ計算のコミュニティでトレンドとなっている非対称なマルコフ過程。左上・区分確定的マルコフ過程の三次元のジグザグサンプラー、右上・区分確
定的マルコフ過程の三次元の跳ね返り粒子サンプラー、下・鎌谷らが 2020 年に開発した区
分確定的マルコフ過程の二次元のブーメランサンプラー。下図はS. Grazzi氏（ウォーリック大）提供。

第35 「従属性のあるデータへの不確実性の定量化」
回「鎌谷さんのアイディアを組み入れるこ

頭の中で直感的に浮かぶ確率とほぼ一いう。手法を発展させるには、研究人材をとで、ユーザーがより広範な問題設定をし致しています。機械学習を使っても、きち確保する必要がある。そう考えた鎌谷は、ても、現実的に厳密な計算ができるようんと計算できる裾野を広げていきたい」と2023 年 4 月から統数研でベイズ計算法

な手法を開発できるのではないかと考えま

鎌谷は話す。

をテーマとするセミナーを開始した。

した。それが私にとって、このチームに参増田教授も「われわれが立脚している「不確実性を定量化するのに、ベイズ画する重要なモチベーションになっていま

確率過程の統計学は、すでに半世紀以計算では必ず『確率』を使います。一般

す。設定の妥当さと計算の簡単さのバラ上にわたり練り上げられた歴史がありまの人から見たら、統計で確率を使うのはンスを追究していきたいと思っています」

す。微分方程式で記述される物理現象

当たり前と思うでしょうが、じつは他の統（仲北助教）。

のモデルを機械学習で解析するといった計手法ではそうでもなく、さまざまな解釈が最近の手法とは、統計的な取り扱いが根生まれてしまう。定量化にはすべて統一

統計の根本はベイズにあり。
計算手法の進化にかかる期待

本的に違う。確率過程の統計学を土台

的に確率を使うベイズ計算は、非常にシにしつつ、機械学習的な要素を取り入ンプルなので、最終的にすべての統計は

CREST の研究は、理論統計学、ベイれ、ベイズ計算の裾野を広げるというのベイズに行き着くしかないと思っています」

ズ統計学、機械学習、漸近分布理論、は、かなりユニークなプロジェクトだと言えと鎌谷の口調に熱がこもる。定量化の根従属系における情報量規準およびス

るでしょう」と補足する。

本はベイズにあり。古典的で本来的なベ

パース推定論など、これまでの研究を発

日本ではベイズ統計の経済・金融分

展させ、時空間従属性解析の新しい地

野での研究が盛んだが、鎌谷のようにベ平を開くものだ。アウトカムの一つとして、イズ計算を専門とする研究者は少ないと

イズ統計は、計算手法の進化次第で大きな可能性を秘めている。
（広報室）

確率過程に対する統計推測およびシミュ
レ ー ション の た め の R パ ッケ ー ジ「YUIMA」の開発も手がけており、鎌谷のチームではここにベイズ関数群を加える。
ベイズ統計のアプローチを採用することで、機械学習のブラックボックス問題
や、いわゆる「P 値の過信」といった問題の解決にもつながる可能性がある。例えば、2016 年アメリカ統計協会は統計的仮説検定や P 値（設定した仮説が正しいかを判定する基準となる値）について声明を出し、誤用への注意を喚起した。どんなデータでも、どんな解析をしても、P 値
が 0.05を下回りさえすればよしとする風潮に警鐘を鳴らした形だ。
「難しい問題に対しては、どうしても計算が遅くなる。だから近似に頼りすぎてブ
ラックボックス化が進むのです。ベイズ統
計は正直な解釈のまま計算していくので、ブラックボックスがない。出てくる数字は

図 3：非正規なモデル。鎌谷らの現在のキーワードの一つは「非正規性」。この図は、実デー
タはしばしば非正規であることを示す例（2014 年 4月1日から2014 年 4月30日までのIBM 株の1 分ログリターンのヒストグラム）。データは強い非正規性を有している。出典 A. Jasra, K.
Kamatani, and H. Masuda. Bayesian inference for stable Levy driven stochastic
diﬀerential equations with high-frequency data, Scandinavian journal of Statistics,
46 (2), 2019, pp. 545 - 574。

The Institute of Statistical Mathematics

05

シンポジウム報告
Report「リスク解析戦略研究センターシンポジウム」の開催報告
2023 年 7月25日に、「リスク解析戦略研究センターシンポジ

による「森林資源ランドスケープ管理の最適化とリスク制御」

ウム」がオンラインで開催されました。同シンポジウムは、リスの講演がありました。最後に、椿広計所長により閉会挨拶がク解析戦略研究センターが毎年開催している恒例の学術イ行われました。参加者数は約 97 名で、盛況なシンポジウムとベントとなります。今年は「データサイエンスが切り拓く資源なりました。

（加藤 昇吾）管理のフロンティア」というテーマで、同センターの資源管理
リスク分析プロジェクトに関連した講演が行われました。加藤
昇吾センター長による開催挨拶とセンターの活動紹介の後、チュートリアルセッションとして、加茂憲一准教授（札幌医科大学）、冨田哲治教授（県立広島大学）、木島真志教授（琉球大学）による資源管理リスク分析で用いられる統計的手法の基礎について発表がありました。その後の特別講演
では資源管理リスク分析の最先端の研究発表があり、光田靖教授（宮崎大学）による「土砂災害リスクを考慮した林業
適地抽出技術の開発」と吉本敦教授（統計数理研究所）

Report

特別セミナー『最近の実験計画法の発展〜Special Seminar on Recent Advances in DoE〜』
開催報告
台 湾 中 央 研 究 院 統 計 科 学 研 究 所（The Institute ofのFrederick Kin Hing Phoa 教授を講演者に迎えた特別

Statistical Science, Academia Sinica, Taiwan：ISSAS）

セミナー『最近の実験計画法の発展〜Special Seminar on
Recent Advances in DoE〜』が 2023 年 8 月 4 日（金）の午後、統計数理研究所セミナー室１で開催されました。
このセミナーは日本品質管理学会の後援を受け、ハイブ
リッド形式で行われ、統数研の二宮嘉行教授が司会進行役を務めました。産官学から多数のオンライン参加の申込があり、当日は、会場参加、オンライン参加併せて80 名以上が、Phoa 教授の実験計画法の発展、最新動向についての講演を熱心に聴講しました。講演後は、会場、オンラインともに予定時間を超過して活発な質疑応答が展開されました。

講演を行うPhoa教授

Report06（国際連携推進室）「Applied Statistical Analysis using R Software in Makassar」共同開催
2023 年 8月２３日と２４日の２日間に渡り、インドネシア・マ

農業経済学会（マカッサル委員会）とリスク解析戦略研究セ

カッサル市のMuhammadiyah University of Makassarにンターとの共催により、対面形式で開催しました。参加者は、て ワークショップ Applied Statistical Analysis using R

自身のパソコンを用いて、統計ソフトRの基礎を学びました。

Software を開催しました。 このワークショップはインドネシア

初日、AICを含め統計数理研究所の概要を報告した後、The Institute of Statistical Mathematics

データハンドリングのベーシックなコマンドを学びました。２日目には、グラフィックスのコマンドを学び、様々なグラフを作成したのち、単回帰、重回帰、そして非線形回帰の基礎的な内容について学びました。今回のワークショップの運営は、農業 経 済 学 会 の Bakri 氏 を は じ め、Muhammadiyah
University of MakassarのAsse 教授、Khaeriyah 氏らが中心に行い、参加者は２７名でした。

（吉本 敦）

研究教育活動1

村上 隆夫
データ科学研究系

新入
教員紹介

准教授

本年の 7月よりデータ科学研究系に着任いたしました。6月まで産総研（産業技術総合研究所）に在籍し、データ解析・機械学習におけるプライバシー保護、特に差分プライバシーの研究を行っていました。例えば、ソーシャルグラフにおいて、差分プライバシーを用いてユーザのプ
ライバシーを強固に保護しながら、部分グラフの数え上げを行うアルゴリズムを確立し、その有用性の理論解析や評価実験などを行ってきました。また、差分プライバシーでは多くの応用先において、有用性が大幅に低下する問題にも着眼し、安全性と有用性を両立する新しい安全性指標の研究にも取り組んできました。今後も引き続き、プライバシー保護の研究を推進する予定です。どうぞよろしくお願いいたします。

Report2023年7−9月の公開講座実施状況
7月4日（火）に東京農工大学農学研究院の酒井憲司講

所属で当研究所客員の立森久照講師、岡山大学の大久保師による「カオス農学実践編―トラクタのカオス動力学と農作

祐作講師による、リーディングDAT 講座「L-A. 現代統計学

業安全対策―」が開講されました。講義では、カオス理論の基礎」がオンラインにて配信されました。現代的な統計学の農学応用の実践編として、現代の機械化農業の成り立ちの基礎として、最尤法から、モデル選択、一般化線形モデ

を農耕の起源から概観し、トラクタのカオス動力学について

ル（GLM）までの内容を２日間にコンパクトにまとめて講義す

説明しました。対面での開催となり、モーション型トラクタドラる講座です。

（情報資源室）イビングシミュレーターでの仮想テストドライブも行い受講生には大変好評でした。
8月3日（木）から8日（火）まで、「多変量解析法」がオンラインにて配信されました。多摩大学の今泉忠講師と、当研究所の馬場康維講師、清水信夫講師が、多変量解析の基
礎的・標準的な手法の解説をしました。また、クラスター分
析、共分散構造分析などの解説もしました。質問も多数寄せられ、大変活発な講座となりました。
9月11日（月）から9月12日（火）まで、当研究所の伊庭幸人講師、二宮嘉行講師、日野英逸講師、矢野恵佑講師、
慶應義塾大学医学部医療システムイノベーション寄附講座

公開講座「カオス農学実践編―トラクタのカオス動力学と農作業安全対策―」資料より
The Institute of Statistical Mathematics

07

Report

統計数理セミナー実施報告（2023年9月〜10月）
毎週水曜 16 時から所内研究教育職員および外部の方が 1 人 40 分ずつ、1日に2 人の講演を行っています。2023 年 9月〜
10月のセミナーは下記の通り行われました。統計数理セミナーは現在オンラインで開催しています。
日 程

氏 名

2023年 9月20日 南 和宏

タイトル匿名化データに対する差分プライバシー適用の検討

9月27日 熊澤 貴雄

能登半島群発地震活動の時空間的特徴

9月27日 服部 公平

Greedy Optimistic Clustering 法を用いた銀河系における力学時計の構築

10月 4日 松井 知子

Closeness analysis of sequential data: A case study on COVID-19

10月 4日 間野 修平

A sum formula of GKZ hypergeometric polynomials at a speciﬁc value associated with decomposable graphical models

10月11日 持橋 大地

ホログラフ埋め込みに基づくCCG 構文解析

10月18日 中野 慎也

磁気圏電離圏系の再解析データ作成に向けた取り組み

10月18日 豊田 祥史

分布外リスク最小化問題とドメイン不変性によるアプローチ

10月25日 村上 隆夫

差分プライバシーを満たす部分グラフ数え上げ

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

Report「統計サマーセミナー2023」実施報告
統計思考院公募型人材育成事業の一環である統計サ

統計的手法や従属性のモデリング技術に関する最先端のマーセミナー2023 が、2023 年 8月7日から9日にかけて福井研究が紹介され、若手研究者への貴重なアドバイスも交えら

県のあわら温泉清風荘で開催されました。このセミナーは、れました。総じて、このセミナーは参加者にとって学びの多若手研究者たちの交流の場として設けられ、彼らが研究発

い時間となりました。

（矢野 恵佑）

表や討論を通して相互に刺激を受け取ることを主旨としています。現代の学界で統計科学の研究が多様化していることを考慮し、このセミナーではその多様な領域を早期に知る機会を提供しており、60 名の研究者が参加する中、実り多い討論が展開されました。
セミナーでは、2 名の招待講演者を迎え、26 件の口頭講演と16 件のポスター発表が行われました。同世代の研究者が集まることで、オープンで活発な議論が交わされ、ナイト
セッションでは討論が深夜まで続くなど、参加者の熱意が伝わる場となりました。招待講演では、天文学に関する最新のReport連続最適化および関連分野に関する夏季学校2023実施報告
2023 年 8月9日から11日にかけて、統計思考院公募型人季学校が開催されました。本夏季学校は、連続最適化とそ材育成事業として、連続最適化および関連分野に関する夏の関連分野における基本的な事項から最先端の動向までを整理・理解し、学生を含む若手研究者の基礎力の養成および新たな研究テーマの発見を目的として2021 年から開催しているものです。今年は講師として東京大学の佐藤峻先
生と統計数理研究所のProf. Bruno F. Lourençoをお招きして、それぞれ連続最適化への応用に向けた常微分方程式の数値解析入門、A Conic Smörgåsbordと題した講義と演習をしていただきました。また、現地会場での演習やポスターセッションでは参加者同士の議論が盛んに行なわれました。現地参加は遠隔参加よりも大きな効果があるように思08

The Institute of Statistical Mathematics

います。一方で、遠隔参加は気軽に参加できるという長所もいただくことができました。

（田中 未来）あります。現地と遠隔を合わせて86 名と多くの方にご参加

統数研トピックス
Report有竹俊光元特任助教、日野英逸教授、赤穗昭太郎特任教授が2023年度日本神経回路学会論文賞を受賞
有竹俊光元特任助教（統計的機械学習研究センター）、

しています。今回の受賞は「Neural Networks, Volume

日野英逸教授（モデリング研究系／統計的機械学習研究

149（2022）」に掲載された論文『Detecting cell assemblies

センター）、赤穗昭太郎特任教授（大学教員育成センター）

by NMF-based clustering from calcium imaging data』

らが 2023 年度日本神経回路学会論文賞を受賞しました。

に対するものです。授賞式は9月6日（水）に日本神経回路

日本神経回路学会では、一年間の研究会発表論文の中か

学会第 33 回全国大会（会場 東京大学弥生講堂）にて行ら優れたものを数件選び、日本神経回路学会論文賞を授与

われました。

（日野 英逸）Report

情報・システム研究機構「第４期戦略的研究プロジェクト」における、京都大学エネルギー理工学研究所 核融合実験装置(ヘリオトロンJ)見学、意見交換会の報告
情報・システム研究機構（ROIS）の「第４期戦略的研究

史和 代表による本プロジェクトの趣旨説明の後、時系列解

プロジェクト」に採択された課題「プラズマ物理と相補的なプ

析、機械学習など統計学関係の発表が行われました。そのラズマデータに対する統計数理モデリング」の一環として、7後、長﨑教授のご案内で、ヘリオトロンJの見学をすることが月24日から25日にかけて、京都大学エネルギー理工学研究できました。これは京都大学が独自に開発した装置で、従所 ヘリオトロンJ 装置見学、ならびに意見交換会を、JSPS

来に比べ良好な粒子閉じ込めと電磁流体的安定性の両立

研究拠点形成事業「磁場の多様性が拓く超高温プラズマダを目指す研究が進められております。実際の装置を見学し、イナミクスと構造形成の国際研究拠点形成」との共催で開プラズマデータの生産現場に触れ、プロジェクトで取り組む研催しました。

究課題へ具体的イメージを醸成することができました。

この企画は3月の九州大学 応用力学研究所で開催した

7月25日は午前と午後にプラズマ・核融合の専門家にイ

プラズマ実験装置見学・意見交換会に続くもので、統計学

ンタラクティブセッション形式で8 件のご講演を頂きました。予とプラズマ／核融合科学の双方のコミュニティの相互理解と定時間を大幅に超え、データ解析や制御における統計学上協調的発展を目的としています。

の問題点とその解決法について非常に活発な議論が続きま

7月24日は核融合科学研究所（統数研客員）横山雅之
教授による開会の挨拶の後、京都大学エネルギー理工学研究所 長﨑百伸 教授によるJSPS 研究拠点形成事業とヘリした。
閉会後も双方のコミュニティの研究者による交流が続き、2件の共同研究が開始され、非常に有意義な企画でした。

オトロンJ 装置についてご紹介頂きました。続いて、三分一（三分一 史和／横山 雅之）

京都大学エネルギー理工学研究所 ヘリオトロンJ装置見学
The Institute of Statistical Mathematics

09

Report

第3回 統計エキスパート育成に向けたワークショップ「データサイエンス・統計分野のエキスパートをオールジャパンで育成」を開催「統計エキスパート人材育成コンソーシアム」では、2023 年

発表後のディスカッションでは、「プロジェクト間の交流・情

9月1日（金）、「第 3 回 統計エキスパート育成に向けたワー

報交換が有用であること」、「統計エキスパート人材育成プロ

クショップ」をオンライン形式で開催しました（166 名が登録）。

ジェクトの発展的強化が求められること」、「エキスパートレベ

千野雅人センター長の進行のもと、椿広計所長による

ルの標準化・認証は困難であること」など、熱心な議論が「データサイエンス・統計分野のエキスパートをオールジャパ

行われ、参加の方々のご支援とご協力をお願いして閉会とンで育成〜温故知新の人材育成〜」の発表の後、「数理・なりました。

（大学統計教員育成センター）

データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムの取組」（東京大学 駒木文保教授）、「データ関連人材育成プログラ
ムの取組と統計エキスパート人材育成」（大阪大学 狩野裕教授）、
「大学統計教員育成研修の取組―第 1 期研修を振り返って―」（統計数理研究所 神保雅一特任教授）の発表があり、リテラシー・応用基礎レベルからエキスパートレベル
まで、現在、進められている統計・データサイエンス分野の人材育成の取組を総覧し、人材育成に向けたあり方を考察しました。

Report

気象大学校学生訪問プログラムを実施
2023 年 7月11日（火）気象大学校の第 4 学年の学生 11

概要説明が行われました。次に、中野慎也教授により「電名が、引率の同大学校の大塚道子准教授、齊藤直彬講師

離圏電場分布のベイズ推定に関する事例紹介」と題し、HFと共に当研究所を訪れました。

レーダーのデータを用いた極域電離圏電場分布の推定につ初めに、南和宏広報室長よる挨拶と、統計数理研究所のいて、経験モデルに基づくベイズ推定、磁気流体力学モデ
ルシミュレーションへのデータ同化、機械学習的方法を用いて磁気流体力学モデルを模倣するエミュレータへのデータ同化などの講義が行われ、学生たちは熱心に耳を傾けていました。
その後、中野慎也教授により統計数理研究所のスパコンの説明が行われました。大型計算機の構造から、スパコンの性能、計算処理の仕組みなどの説明の後、計算機室、計算機展示室の見学が行われ、実際のスーパーコンピュー
タや1950 年代からの貴重な計算機を興味深く見学し、写真を撮る様子が見受けられました。

Report立川高校向け統数研データサイエンス・ハイスクールを実施
2023 年 7月6日（木）、東京都立立川高等学校の１年生12 名を対象に統数研データサイエンス・ハイスクールをオン

10

（広報室）

「分析の仕方」などを相談したいという目的で本プログラムへ申し込みが行われました。

ラインで実施しました。生徒はミニ探究として調査・研究、

清水邦夫特任教授、柏木宣久特命教授、池森俊文特命ポスター発表を体験しており、これから分野別の探究活動を教授が事前に提出された11 項目の質問・相談事項につい開始するにあたり「データの取り方」「調査方法の選び方」て、生徒から各質問に含まれる問題意識の詳細を聞きながThe Institute of Statistical Mathematics

ら一つずつ回答する形で進められました。
先生方からは質問内容への回答のほか、前提にしている

た本プログラムは生徒にとって貴重な体験となったとコメントがありました。

（広報室）

ことや意識すべきこと、おすすめの公開されている資料の紹介なども行われ、これから探究活動を行う生徒にとって有意義な機会となりました。
最後に追加で「統計学を学んでいくうえでどのような力が必要になるのか」という質問があり、「数学に対する素養、コンピュータが使えることが大前提になる」と回答があり、デー
タ科学の学部がある大学を受験するのも一つの手であることや総研大統計科学コースの紹介なども行われました。予定されていた1 時間を超過しての熱心な質問・相談が行われReport兵庫高校オンライン講義を実施
2023 年 8月3日（木）、兵庫県立兵庫高等学校の2 年生 24

兵庫高等学校の代表生徒が事前学習の資料をまとめたスラ名を対象に統計数理研究所オンライン講義を実施しました。

イドを使用して、「統計に対して抱いているイメージ」や「統最初に本研究所の宮里義彦広報室副室長より、研究所

数研の活動で興味を持ったこと」について発表しました。続

の沿革や統計数理科学についての説明、どのような研究がいて、データ科学研究系 村上大輔准教授が「統計モデル

行われているか等の研究所概要説明が行われました。次にで探るCOVID-19の要因分析」と題した講義を行いました。
陽性者数データを用いた実例をあげながら加法モデルについて説明され、イギリスでの大気汚染の解析や都市デザインの最適化など応用例も紹介されました。講義後は「使用するデータは正しいか、データを選別する時に気にしていること」や「統計と複数の分野が混ざった研究はあるか」等の多くの質問が寄せられ、活発な質疑応答が交わされました。
本講義は令和 5 年度東京未来フロンティアツアーの代替研修としてオンラインで開催されました。

（広報室）

Report愛媛県立松山南高等学校の訪問
2023 年 8月2日（水）、愛媛県立松山南高等学校の2 年
生、3 年生の20 名と教諭 2 名が本研究所を訪れました。同
校はSSH（スーパーサイエンスハイスクール）の指定校であり、アドバンストデータサイエンス研修の中で研究施設訪問を通し「なぜ 7 段階評価なのか」「言語を数式にする面白さは？」等の質問があり、興味の深さが伺えました。
この訪問が今後の研究課題に取り組む姿勢や、将来の進路を考えるきっかけとなることを願っています。

（広報室）て、科学技術を担う人材として意識を高めることを目的としています。
初めに宮里義彦広報室副室長による挨拶と統計数理研究
所の概要説明が行われました。次に計算機室、計算機展示室へ移動し、スパコンや統数研が過去に使用してきた古い計
算機類を熱心に見学しました。
研究紹介では、持橋大地准教授による「短歌の評価をモデル化する」と題した講義が行われました。見えないデータを推定して数学的にモデル化することで、多くのデータを適切に分析することが可能だと説明が行われました。生徒達からはThe Institute of Statistical Mathematics

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総合研究大学院大学統計科学コース関係
入学者選抜試験結果【5年一貫制博士課程】
試験年月日2023年8月8日
（火）
〜8月9日
（水）

合格者数
2023 年 10月入学（第 2 回）−

2024 年 4月入学（第 1 回）

0名

【博士後期課程】
試験年月日
2023年8月9日（水）

合格者数
2023 年 10月入学（第 2 回） 3名
2024 年 4月入学（第 1 回）

1名コース修了式令和 5 年 9月20日（水）に、オンライン（Zoom）にて、コース
修了式が行われ、4 名が本コースを修了しました。

秋季学位記授与式
令和 5 年 9月28日（木）に、総合研究大学院大学葉山キャ
ンパスにおいて秋季学位記授与式が行われ、本コースから4名が学位記を授与されました。

秋季学位記授与式

SOKENDAI賞・研究科長賞授賞式
令和 5 年 9月28日（木）に、総合研究大学院大学葉山キャ
ンパスにおいてSOKENDAI 賞・研究科長賞授賞式が行われ、本コースから尾崎凌斗さんが第11回SOKENDAI賞を受賞されました。

左から藤澤コース長、SOKENDAI賞を受賞した尾崎さん、
二宮教授（主任指導教員）

学位取得者
令和 5 年 9月学位取得者は次のとおりです。

【課程博士】
氏 名
尾崎

凌斗

論文題目
Cox比例ハザードモデルにおける変化点検出のための情報量規準

園田 桂子

金融政策の波及効果及び企業ミクロデータ構造化のための統計的手法の改善に関する研究

田沼 巌

Discrete Distribution-based Collaborative Filtering Utilizing Various Data Sources for Recommendation Systems

Zhang Qi

Machine learning for de novo design of functional molecules and their synthetic routes

秋季入学式
令和 5 年 10月10日（火）に、総合研究大学院大学葉山キャンパスにおいて秋季入学式が行われ、本コースへは3 名が入学しました。

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The Institute of Statistical Mathematics

Report

大学院説明会について
令和 5 年 10月13日（金）に、2023 年度第 2 回大学院説

マッチングの説明を行い、その後修了生 2 名より講演いただ
きました。参加者は34 名でした。

明会をオンラインにて開催しました。

（統数研事務課・統数研係）

入試ガイダンス、カリキュラムの説明、質疑応答、教員

共同利用
Report2023年度共同利用公募追加課題【一般研究１】1 件
分野
d7

研究課題名
人工概念から問い直す福島県の未来に関する意識調査

椿研究代表者（所属）広計（統計数理研究所・名誉教授）（研究推進課・共同利用係）

外部資金・研究員等の受入れ
Report

受託研究・受託事業等の受入れ
研究題目

研究期間

研究経費（円）

国立大学法人京都大学学長 湊 長博
代理人 医学・病院構内共通
事務部長 河野矢 英成

委託者の名称

京都大学大学院における臨床統計家
育成推進のための大学院・卒後一貫したプログラム構築に関する研究開発

R5.4.1〜
R6.3.315,783,700

受入担当研究教育職員

国立大学法人京都大学学長 湊 長博
代理人 医学・病院構内共通
事務部長 河野矢 英成

こころの健康の保持増進のための超個
別化AIプロジェクト：完全要因ランダム化試験からlivingRCTプラットフォームに至る開発研究

R5.4.1〜
R6.3.31

650,000

国立大学法人東京大学
総長 藤井 輝夫
代理人 工学系・情報理工学系等事務部長 櫻井 明

インフラ考慮都市発展モデルへの気候
変動リスクの組み込み

R5.4.1〜
R6.3.310

国立研究開発法人国立成育医療研究センター
理事長 五十嵐 隆

小児および若年成人における再発難治
CD19陽性B細胞性急性リンパ性白血病に対する同種造血細胞移植後維持療法の確立に関する研究

R5.4.1〜
R6.3.31130,000

データ科学研究系
野間 久史 教授

厚生労働省
厚生労働事務次官
大島 一博

全国がん登録情報の利用及び提供における情報の特性と安全管理措置に関する研究

R5.4.1〜
R6.3.311,560,000

データ科学研究系
南 和宏 教授

国立研究開発法人科学技術振興機構
分任研究契約担当者
契約部長 近藤 章博

交通・建築物のエネルギー需要マネジメ
ント手法の開発

R5.7.28〜
R6.3.313,450,000

データ科学研究系
村上 大輔 准教授

椿

広計

名誉教授

データ科学研究系
野間 久史 教授

データ科学研究系
村上 大輔 准教授

（研究推進課・研究推進係）

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Report

外来研究員の受入れ
氏 名

職 名

研究題目

研究期間

受入担当研究教育職員

Charly Andral Université Paris Dauphine-PSL,
Doctoral Course Student

区分確定的マルコフ過程と非可逆的なマルコフ連鎖

2023.7.2〜
2023.8.27

鎌谷Aleksandar
Pavlović

TU Vienna, Doctoral Course
Student

幾何学的ナレッジグラフの埋め込み

2023.6.29〜
2023.8.27

Bruno Figueira Lourenço
准教授

安井

日本経済新聞社日経イノベーション・
ラボ・主任研究員

科学技術文献の引用構造に対するモデル化および指標の構築

2023.6.8〜
2024.3.31

田中

雄一郎

研吾 教授

未来 准教授魏梦怡Institute of Geology andGeophysics, Chinese Academyof Sciences, PhD. Candidate

龍門山断層帯の地震定位における二重差分手
法の適用性

2023.7.1〜
2023.8.1

庄

建倉 教授

王

志峰

China University ofGeosciences, Master's Course
Student

地震震源過程のベイズ的反転

2023.7.1〜
2023.9.9

庄建倉 教授

Institute of Geophysics, China
Earthquake Administration,
Master's Course Student

幾何学的垂直変換関数のベイズ型 3Dインバー
ジョン2023.7.20〜
2023.9.10

庄

建倉 教授

毛 寧

斎藤

大雅

東北大学・博士前期課程学生

空港基礎地盤の土層構成と地盤物性値の推定

2023.7.10〜
2023.8.11

Stephen Wu
准教授

大竹

雄

東北大学工学部・准教授

空港基礎地盤の土層構成と地盤物性値の推定

2023.8.2〜
2023.8.11

Stephen Wu
准教授

中村

淑子

湊運輸倉庫ドローン事業部・データ
アナリスト

UAV- 空撮・レーザ計測技術による森林資源量
解析と次世代森林 GISの基盤構築

2023.7.6〜
2024.3.31

田中

司 政亜

Institute of Geophysics, China
Earthquake Administration,
Doctoral Course Student

複数の地震観測網から得られたマグニチュードのベイズ統合法2023.9.1〜
2023.10.30

庄

建倉 教授

朴

Peking University, Doctoral
Course Student

余震の減衰と地震ハザード評価への影響

2023.9.16〜
2023.11.12

庄

建倉 教授

健

未来 准教授（研究推進課・共同利用係）

Report

寄附金の受入れ
受入決定年月日
2023.7.6

寄附者

寄附金額（円）
500,000

株式会社ブリヂストン
取締役 代表執行役
Global CEO 石橋 秀一

担当教員
松井

知子

寄附目的
機械学習及びモデル化技術の基礎研究※条件は無し（研究推進課・研究推進係）

人

事

外国人研究員（客員）氏 名
シヨン ジョー
Shiyong Zhou

現 職
教授

所 属
北京大学
地球宇宙科学学院

職名

研究課題

期 間

客員教授

情 報 理 論に基づく地震波形極性の確率的自動判断法

2023.8.1〜
2023.8.31

受入教員
庄

建倉 教授

（総務課・人事係）

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The Institute of Statistical Mathematics

Report

外国人客員紹介●Shiyong Zhou

客員教授

It is an honor to have been invited to visit ISM once again from August 1 to 31, 2023. I have beencollaborating with the Statistical Seismology Group of ISM since 2003, and both parties havegreatly benefited from our longstanding cooperation. During this visit, my focus will be on thedevelopment of an “Automatic Probabilistic Polarity Determination Method based on Information
Theory.” This method aims to detect the initial arrival times and polarities of seismic waveforms
in a probabilistic manner, while also providing a quantitative evaluation of picking uncertainties.
Phase detection and polarity determination are crucial and fundamental aspects of seismic data
analysis. Although many previous methods have been proposed and proven effective, theuncertainties of the results are rarely given serious consideration. In our pursuit of a quantitativeevaluation of picking uncertainty, we are collaborating to develop a new method that calculates
the probability distribution of arrival times based on information theory.
I would like to express my deep gratitude to Prof. Jiancang Zhuang for hosting my visit. I greatly
appreciate the research environment at ISM, including the Akaike guest house. As always, ISM
has provided me with the opportunity to interact with Japanese researchers and other visiting
scholars, facilitating progress on exciting research projects.

刊行物
ReportResearch Memorandum（2023.8〜2023.10）
No.1225: Iba, Y., W-KERNEL AND ESSENTIAL SUBSPACE FOR FREQUENCIST S EVALUATION OFBAYESIAN INFERENCE（メディア開発室）

Report

研究教育活動報告No.55: 統計数理研究所，総合研究大学院大学 先端学術院先端学術専攻 統計科学コース，2023 年 統計数理研究所オープンハウスポスター発表資料集 及び 統計科学コース学生研究発表会資料集（2023.7）（メディア開発室）

ReportAnnals of the Institute of Statistical Mathematics
Volume 75, Number 5 (October 2023)
Shibin Zhang
A copula spectral test for pairwise time reversibility ……………………………………………………………………705
Florian Dussap
Nonparametric multiple regression by projection on non-compactly supported bases ………………………………731
Abhijit Mandal, Beste Hamiye Beyaztas, and Soutir Bandyopadhyay
Robust density power divergence estimates for panel data models ……………………………………………………773
Nannan Ma, Hailin Sang and Guangyu Yang
Least absolute deviation estimation for AR(1) processes with roots close to unity …………………………………799
Shaoting Li and Jiahua Chen
Mixture of shifted binomial distributions for rating data ………………………………………………………………833
Yasuhito Tsuruta and Masahiko Sagae
Automatic data-based bin width selection for rose diagram ……………………………………………………………855（メディア開発室）

The Institute of Statistical Mathematics

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コ ラム

ColumnNO.

162

歴 史の節目に統計学
三分一 史和モデリング研究系

2019 年から流行の新型コロナの分類は5 類感染症へ変

統計数理研究所の設立へと繋がったのであるが、遅きに失更になり、テレビでお馴染みだったコメンテーターを目にするこしていたのは自明である。戦後、マッカーサーが Stuart A.

とはめっきり少なくなった。連日、感染者数の増減云々がセン

Rice 博士に日本の統計再建と勧告を委任し、1947 年からセーショナルに報道されていた当時は、アナウンサーやタレン

1951 年にかけてライス・レポートと呼ばれる3 部の報告書にトまでも、PCRと抗原検査の性能評価で感度、特異度、検定、まとめられた（図 1）。

有意性などの統計用語を使うようになり、ある意味、統計学

戦後、GHQ、日本政府、学者、官僚が参画する統計委がより身近になったのではないであろうか。関連して、2011 年

員会が発足し、統計法も公布され、国際的な信用も向上しの震災と原発事故で 安全神話 が崩壊したとき以来、「可た。しかし、その後、徐々に各省庁での統計業務は一般の能性はゼロではない」という言い回しを耳にすることが増えた

官僚が行う閑職へと追いやられ、データ収集の目的意識も希（責任逃れに使われることが多いが）。これは、確率的思考

薄になっていった。その綻びは2018 年と2021 年に厚労省とが徐々に一般にも浸透していることなのかもしれない。

国交省における統計不正問題として発覚し、歴史は繰り返さ話をコロナに戻す。ある時期に様々な感染者数の予測モデルが出され、 予測合戦 の相を呈するようになった。しかれることになった。
そのようなことが 忘 れ かけられていた2022 年 11月にし、その予測に使うデータ収集には、FAX や手入力などアOpenAI 社が ChatGPTをリリースし、連日、黒船来襲である

ナログ的なプロセスがボトルネックとなり、実態の把握が追いかのような報道が続いた。大規模言語モデルや統計学につ付かなく、医療機関がパンクし多くの患者が放置される一因

いての専門家のインタビューや解説記事が氾濫状態で、再になった。政府の迷走、責任回避、情報と分析の欠如など

び、
「統計学」
という語を耳にする機会が多くなった。

先の大戦中との類似性を唱え、「コロナ敗戦」と呼ぶ歴史学者もいる。

統計学は地味な学問であるが、このように、良きにつけ悪
しきにつけ歴史の節目に現れる。
「未来が現在の成れの果てでは、その戦時中はどのような様子であったのであろうか。

の姿」にならないように、現在における統計学の学問側面、

日本では第一次世界大戦後に様々なデータの収集と分析がそして、社会の中での取り扱われ方が歴史的にどのような位行われはじめ、統計学の重要性の認識が進んでいた。しか置付けになるのか、未来の研究者にどのように引き継いでいし、先の大戦前から統制経済へと移行し、統計は分析ではくか、節目ごとに立ち止まって考えてみる必要があるように思なく報告程度の扱いになり、データは省庁ごとに囲い込まれ、う。図 2はAIに 統計数理研究所 というプロンプトを与え生秘匿や捏造が頻発した。戦略や物資の配分、兵員配置、生成された画像である。因みに、図 1のRice 博士の画像はAI

産管理などの多岐にわたる意思決定に支障が出るのは必然によりアップスケールしたものである。

である。
ようやく大戦末期になり、軍部も事の重大性に気づき、

図１ Rice 博士とライス・レポートの表紙（部分）［引用］顔写真 : The International Statistical Institute HP より
レポート表紙 : ウィスコンシン大学図書館より

統計数理研究所ニュース No.162（2023 年 11 月 25 日発行）
発行：大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構
統計数理研究所 広報委員会〒190-8562 東京都立川市緑町 10-3
TEL 050-5533-8500（代） https://www.ism.ac.jp/

図２ AI に生成させた 統計数理研究所 の画像

制作：統計科学技術センター
送付先変更は、Fax（042-526-4334）
にてお知らせ下さい。