FEBRUARY. 2020

No.

147

The Institute of
Statistical Mathematics

02
06

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シンポジウム報告

統計数理研究所 樋口前所長退任記念シンポジウムを開催
第 2 回統計数理研究所 -ウルム大学ワークショップ「リスクと統計学」
第７回統計数理研究所リスク解析戦略研究センター 金融シンポジウムの開催「Training Workshop Series VI Advanced Statistical Analysis in "R" with Forestry Related Data」
共同開催報告研究教育活動特任教員紹介／ 2019 年 10月－12月の公開講座実施状況
統計数理セミナー実施報告（2019 年 11月～ 2020 年 1月）
2019 年度若手研究者クロストークの開催報告

統数研トピックス

ノースカロライナ州立大学とMOU 締結
統計数理研究所、国立極地研究所が共同で立川移転 10 周年記念講演を開催
統計数理研究所子ども見学デー２０１９を開催／男女共同参画・研究力アップセミナーを開催
南和宏准教授と阿部穂日さん（総研大学生）がコンピュータセキュリティシンポジウム2019において「PWS 優秀論文賞」を受賞
Stephen Wu 助教が ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems の2018 年最優秀論文賞を受賞「東アジアの核拡散と欧州の核不拡散のトレード・オフ」の刊行／大分工業高等専門学校の訪問
中国山東省大数据局の訪問／計算機展示室の見学

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総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻関係

13

お知らせ

14

共同利用

14

外部資金・研究員等の受入れ

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大学院説明会について

公開講座

2019 年度共同利用公募追加採択課題

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／寄附動産の受入れ

会議開催報告「第３回 NOE（Network Of Excellence）形成事業顧問会議」の開催

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刊行物

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コラム

Annals of the Institute of Statistical Mathematics

情報・システム研究機構

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響き合う人とデータ ̶ 統数研プロジェクト紹介

第 20 回「ものづくりデータ科学研究センターと共同研究部門」

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

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

長となり、統数研に「ものづくりデータ

連盟」が設立された。

科学研究センター」が発足。データ科

特に盛り上がりを見せているのが日本

学の予測技術を駆使して、材料開発やだ。物質・材料研究機構の情報統合型

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

から材料データの収集とデータベース整材料分野をデータ科学の応用領域の備に取り組んでおり、2015 年 7 月に科一つとして有望視する吉田は、「材料や学技術振興機構（JST）のイノベーション

物質の世界は物理法則や理論がある

ハブ構築支援事業として、情報統合型

ので、これらとデータ科学の組み合わせ

物質・材料開発イニシアティブ（MI2I：

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

ば、こんな機能を発現するだろうというこ

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

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

これまで主に実験とシミュレーションに

さらに、2017 年には吉田がセンター▲吉田亮教授際に作って検証する段階では難しさもあ吉田亮教授が物質・材料記述基盤グルです。計算科学やデータ科学によっ

ループのグループリーダーを務めている。

て高い到達点を目指せると信じています」と意欲を語る。

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

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

02

The Institute of Statistical Mathematics

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

第20 「ものづくりデータ科学研究センターと回共同研究部門」、

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

他の応用領域に比べて圧倒的に少な

産業界ではデータ科学の有用性がこく、MI の適用領域が限定されているの

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

成果も出始めているものの、オープン

スト性や、研究者のニーズの多様性に

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

果を上げるためには、まず環境を整える

挙げられる。だが、もっとも大きいのは、ルデータの傾向はより顕著になる。コ必要がある。現状に足りないのは、オー競合相手に対する情報秘匿の意識がミュニティ全体でコモンデータを創出しよ

プンな研究開発の土壌だ。

高く、研究者にデータ公開に対するインうという動向も低調だ。

センティブが働きにくいことだ。

「画像認識や自然言語処理、AI など、材料研究のデータ量はデータ科学の図2：三種類の高熱伝導性高分子の発見に至るワークフロー。転移学習を活用した熱伝導率の予測と分子設計の機械学習の技術が問題解決の突破
口を切り拓いた（Wu et al., NPJ Comput Mater, 2019）。

The Institute of Statistical Mathematics

03響き合う人とデータ▲Stephen Wu 助教

データ科学をドライビングフォースにした
テクノロジーが発展している分野には、いずれもオープンデータの素地があります。材料分野にもオープンデータ、オー04

統数研プロジェクト紹介

図 3：三菱ケミカルとの共同研究部門による研究のイメージ。

「転移学習」により少数の訓練データから予測精度の高いモデルを導き出す

このソフトウェアの鍵を握るのは、あるタスクで訓練されたモデルを他のタスクに転用する転移学習と呼ばれる解析手法だ。

プンサイエンスのカルチャーが育てば、MI におけるオープンサイエンスの一つ

機械学習は、訓練データとテストデー

飛躍的な発展の可能性があるでしょう」の取組みとして、統数研の Chang Liuタの類似性に基づいて予測を行うため、と吉田は指摘する。

特任助教とStephen Wu 助教、吉田を周辺に訓練データが全く存在しない領こうしたなか、産学連携へ向けた動き

中心とするものづくりデータ科学研究セ

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

共同研究では、関連するタスクで大量は法人会員 82 社、アカデミア会員 10ループが、2019 年 10 月、物性予測タのデータを用いて事前学習を行い、獲人が参加しており、双方から材料研究

スク訓練済みモデルの包括的ライブラリ

得した汎用的な特徴抽出器を目標ドメイ

者、データ科学研究者、アルゴリズム「XenonPy. MDL」を公開した。このモンに転移すれば、目標タスクの訓練デーの専門家など多彩な顔ぶれが集まって

デルデータベースと「転移学習」と呼ばタが極めて少数だったとしても、転移さいる。

れる機械学習の技術を組み合わせるこれたモデルには既存データとは大きく異ものづくりデータ科学研究センターがとで少数の訓練データから優れた予測なるドメインの予測能力が備わっている

目指すのも、オープンな環境で産学連

モデルを構築する可能性が示された。

ことを明らかにした（図 1）。この論文は、携の新たなモデルをつくることだ。
「企業

MI 分野の現状を打開するものとして画アメリカ化学会の論文誌 ACS Centralとタッグを組めば、理論・計算・実験そ期的だ。

Science に掲載された。

れぞれの分野のトップレベル研究者と協XenonPy.MDL は低分子、高分子、「データ科学の応用領域として、MI働できる。いろいろなアイデアをもらえ、無機材料の 45 種類の特性を対象とし分野は社会的・経済的にも影響力がお互いに得るものが大きい」と吉田は言て開発した約 140,000 個の機械学習

大きく、やりがいがあります。将来的にう。その言葉どおり、センターにはさまざの訓練済み予測モデルからなる。MI のは XenonPyをMI のオールインワンのプ

まな企業や他分野のアカデミアの研究

さまざまなタスクを実行する機械学習ア

ラットフォームに成長させることがチーム

者がひっきりなしに訪れ、1 日中活発なルゴリズムが実装されており、ユーザーの目標です」とWu は話す。

ディスカッションが続く。

は API 経 由 で XenonPy. MDL の 訓 練

この他、“スモールデータ問題”がよ済みモデルを再利用し、材料設計のさり顕著な「高分子 MI」の分野でも、転まざまなワークフローを構築できる。

移学習を応用することで成果を出していThe Institute of Statistical Mathematics

第20 「ものづくりデータ科学研究センターと共同研究部門」
回

データ科学に基づく物質探索では入の計算化学、材料分野のシミュレーショ

力されたデータとの類似性から物性を予

ンの多くは、物理法則に従って材料の測するため、入力データに類似した範囲

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

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

学の考え方を取り入れることで、革新的統数研の保有するデータ科学技術と、MCC の強みである計算化学技術を▲白鳥和矢三菱ケミカル主席研究員

な特性を有する材料を見出すアルゴリズ
ムが構築できると期待しています」。

融合することで、既存データの範囲には

同研究部門には、両者の研究員に含まれない革新的な特性を有する材料

加えて、MCC の親会社である三菱ケミを見出すための物質探索アルゴリズム

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

機材料といった具体的な材料設計課題

技術・事業開発室のデータサイエンティ

る。ものづくりデータ科学研究センター、に適用しながらアルゴリズムの高度化をストも参加している。

NIMS、東京工業大学の共同研究で、図る。

「日本の強みであるものづくりや材料

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

従来の高分子に比べて約 80% の熱伝

ゴリズムは、学術成果として積極的に発れば、世界に勝てる戦略が見えてくるは導率の向上に成功したもので、機械学信していく。MI 分野において、オープンずです」と吉田が話すように、チーム全習が自律的に設計した高分子が実際にイノベーション、オープンサイエンスを促体に従来のものづくりをMI で革新しよう

合成・検証された初の事例となった（図進するチャレンジだ。

という気概が満ちている。 （広報室）

2 ： Wu et al., NPJ Comput Mater,2019）。さらに、2019 年 度からは第 2ラウンドとして JST-CREST 熱制御領域

白鳥和矢主席研究員は語る。
「これまで

このプロジェクトに参画するMCC の「高分子の熱物性マテリアルズインフォ
マティクス」（代 表：森 川 淳 子（東 工大）、機械学習・計算科学グループ代表：吉田）もスタートしている。

材料メーカーとタッグを組み新規物質探索にブレークスルーを
産学連携のプロジェクトも立ち上げた。ものづくりデータ科学研究センターと
三菱ケミカル（MCC）との共同研究部
門「ISM-MCCフロンティア材料設計研究拠点」だ。両者の知見を持ち寄り、
データ科学による解析技術と計算化学による予測技術を融合して新規物質探索を行うMI の基盤技術を構築することが目的（図 3）。

写真： 共同研究部門「ISM-MCCフロンティア材料設計研究拠点」のメンバー

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シンポジウム報告
Report

統計数理研究所 樋口前所長退任記念シンポジウムを開催
2019 年 11月5日（火）統計数理研究所 樋口知之前所長

式会社ブリヂストン花塚泰史氏による「樋口先生とブリヂストの退任記念シンポジウム「データ駆動型研究を先導するベインと私」と題した講演が行われました。続いて樋口前所長のズモデリング モデリングは人がやるのか、AI が代替するの退任記念講演「ベイズモデリングと歩んだ30 年」が行われ、か―」を一橋講堂にて開催しました。樋口前所長は同年 3

会場では真剣に耳を傾ける来場者の様子が見え「幅広い分

月に任期満了で本研究所を退任され、本シンポジウムは6月

野におけるモデリングの有用性が良く分かった」「今後の展望5日に創立 75 周年を迎えた統計数理研究所の記念事業のと示唆を得て勉強になった」という感想がありました。

―

一環として行われました。
椿所長の挨拶の後、樋口前所長にゆかりのある先生方に義と価値」では、パネリストに東京大学生産技術研究所のよる4 つの講演と樋口前所長の記念講演、パネル討論が行合原一幸教授、東北大学流体科学研究所の早瀬敏幸教

われ、シンポジウム閉会後には如水会館にて意見交換会が授、大阪大学 産業科学研究所の鷲尾隆教授、株式会社

行われました。

ブリヂストンの花塚泰史氏を迎え、モデレーターの樋口前所

シンポジウムでは、東京大学医科学研究所の井元清哉教授による「バイオインフォマティクスとベイズモデリング」、筑波長の司会進行のもと「現場主義」「人とAI」「教育システム」
について活発な討論が行われました。

大学ビジネスサイエンス系の佐藤忠彦教授による「消費者行本シンポジウムは446 名の来場者を迎え大変盛況となり、動理解のためのベイジアンモデリング」、東京大学地震研究

講堂ロビーの展示、閲覧コーナーでは多くの来場者が樋口所の長尾大道准教授による「固体地球科学とデータ同化 ～前所長著作の冊子や記事が掲載された雑誌類を手に取っ

樋口先生の20 年間にわたるご指導に感謝を寄せて～」、株ていました。

（広報室）

Report

第2回統計数理研究所-ウルム大学ワークショップ「リスクと統計学」
2019 年 10月8-10日、本研究所とMOUを締結しているド設けていただきました。

イツ・ウルム大学にて、第 2 回統計数理研究所 -ウルム大学

ウルム大学は東北大学ともMOU 協定を結んでいることもワークショップ「リスクと統計学」を開催しました。日本側からあり、次回の第三回集会は、東北大学、ウルム大学、統計数

は10 名が参加いたしました。その内訳は、統計数理研究所（5 名）、東北大学（2 名）、名古屋工業大学（1 名）、東京大学（1 名）、Eurecom（1 名）です。
集会は、ローカルオーガナイザーの E. Spodarev 教授のリーダーシップの 下 で 十 分 に 準 備されたもので、Villa
Eberhardt というウルム大学所有の歴史的な建造物が会場として用いられました。サイエンティックプログラムとしては22
件の口頭発表、6 件のポスター発表がありました。特に会の冒頭で伊藤副所長による統計数理研究所の紹介の時間を06

パネル討論「AI 社会での数理モデリングと現場主義の意

The Institute of Statistical Mathematics

理研究所の3 者の共同主催で、東北大学にて開催する予定には、この場をお借りし厚くお礼を申し上げます。

です。今回のワークショップ開催にあってご支援いただいた

https://www.uni-ulm.de/mawi/2nd-ism-uulm-joint-workshop/

所長、リスク解析戦略研究センター長ならびに事務局の皆様（栗木 哲）

Report

第７回統計数理研究所リスク解析戦略研究センター 金融シンポジウムの開催
令和元年 12月5-6日に、フクラシア丸の内オアゾにて、統面の報告を集めるため、金融の未来を知るための議論を目

計数理研究所リスク解析戦略研究センター第７回金融シン的としています。そのため、「産官学」を網羅した講演構成

ポジウムを開催致しました。データサイエンスや機械学習なとした上で、オピニオンリーダーである当局、中央銀行のどの新たな解析方法の確立および情報技術の発展は金融

方々、金融庁 総合政策局 政策立案総括審議官 松尾元の実務に大きな影響をもたらしています。こうした背景から、

信様、日本銀行 決済機構局 FinTech センター長 副島豊

本シンポジウムは、最新の技術・政策・実務といった多方様、日本銀行 金融機構局 審議役 亀田制作様に登壇していただきました。5日は、「金融データの数理と確率・統計モ
デル」・「ビッグデータ分析技術のフロンティア」という2 つのテーマのセッション（口頭発表 6 件）がありました。また、6日は、「超高齢社会におけるアクチュアリアルモデリング」・「金融デジタライゼーションの諸展開」・「金融社会を支える地域
金融・会計・技術」という3 つのテーマのセッション（口頭発表 9 件）がありました。これらのセッションを通して、分野間の垣根を超えた活発な議論が交わされました。なお、本シンポジウムの参加者は162 名でした。

（長幡 英明）

Report「Training Workshop Series VI Advanced Statistical Analysis in "R" with
Forestry Related Data」共同開催報告
令和元年 12月11～12日の二日間に渡り、ベトナム・ハノイ

た。今回もRを使えるようになりたいという意欲的な参加者がの MOU 締 結 研 究 機 関 Forest Inventory and Planning

多く、初日から非常に熱心に課題に取り組んでいました。なInstitute（FIPI）において、「Training Workshop Series

お、開催に当たりFIPI 副所長 Dr. Nguyen Hung Dinh か

VI Advanced Statistical Analysis in “R” with Forestry

ら多大な協力を得ました。今回のワークショップ参加者は15Related Data」を開催しました。本ワークショップはベトナム名でした。

（吉本 敦）

における森林資源管理の実施に関わる人材育成を念頭に、
統計解析ソフトRの基本的な使い方を習得し、参加者が実際に収集・蓄積しているデータに対してRを用いた統計解析ができるようになることを目的にしています。今回は、すでにRを使った経験のある受講生を主な対象とし、初日は、Rでの解析に向けたデータの入力、データの読み込み、様々な演算と基本統計量の計算、グラフ作成などの基本的な作業を復習しました。2日目は、初日に復習した一連の作業を応用し、成長予測モデルの非線形回帰によるパラメータの推定およびモデル選択に基づく推定結果の評価を行いましThe Institute of Statistical Mathematics

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研究教育活動
公文 雅之

特任
教員紹介

リスク解析戦略研究センター 特任准教授

2019 年８月よりリスク解析戦略研究センターに勤めております、公文雅之と1申します。金融工学等に現れる諸問題を賭けの数理にもとづき賭けゲームとして定式化すると、様々な賭けゲームにおける最適戦略の資金過程には共通して統計科学において基本的な情報量が現れます。現在こういった最適戦略資金過程の情報量構造を、通常の測度論のような確率分布を前提としないゲーム確率論の立場から解明することを目指しています。そして私の生涯の研究分野であります情
報幾何学に関して、キュムラント情報幾何を生み出すシステム空間の不変な微分幾何学的構造の探究から導かれる幾何学にもとづいたシステム空間の情報幾何学に取り組んでいます。さらにゲーム確率論と情報幾何学を融合した視点から捉える新たなマーティンゲール理論を構築し、多数が参加する市場取引ゲームや統計物理学への適用を探求することに励んでいます。どうぞよろしくお願いいたします。

上原 悠槙

特任
教員紹介

社会データ構造化センター 特任助教

2018 年 3月にリスク解析戦略研究センターの特任研究員に、そして本年度

24月より同センターおよび社会データ構造化センターの特任助教に着任いたしました、上原悠槙と申します。専門は、確率微分方程式モデルの統計理論です。本モデルは大規模時系列デー
タの表現モデルとして利用されており、私は特に飛躍を含む非正規ノイズにより駆動されるモデルを中心に研究を行なっております。加えて、当該モデルのシミュレーションおよび統計解析を行うパッケージ構築にも取り組んでおります。また、最近では時空間データ解析のための統計理論に興味を持ち研究に取り組み始めています。統
計数理研究所では、多分野の解析手法や実問題を学び、自らの知見を広げるとともに汎用的な統計手法の構築を目指して行きたいと考えております。何卒よろしくお願い致します。

Report2019年10月-12月の公開講座実施状況
11月6日（水）～7日（木）に、国立環境研究所の深谷肇
一講師と当研究所の野村俊一講師、伊庭幸人講師による担当しました。補足としてベイズモデルと状態空間モデルの講義を伊庭講師が行いました。

リーディングDAT 講座 L-B1「統計モデリング入門」の講義

12月19日（木）～20日（金）に、当研究所の伊庭幸人講が行われました。GLM からベイズモデリングについては深師、福水健次講師、今泉允聡講師、持橋大地講師、電気谷講師と伊庭講師が担当し、状態空間モデルによる時系列

通信大学の庄野逸講師、理化学研究所の瀧川一学講師

解析― KFASによる実践モデリングに関しては野村講師がによるリーディングDAT 講座 L-B2「機械学習とデータサイ
エンスの現代的手法」の講義が行われました。伊庭講師によるイントロダクションから始まり、福水講師によるカーネル
法：基礎から最近の発展までを説明し、今泉講師が行列
データ・テンソルデータの機械学習について講義しました。
翌日は庄野講師によるニューラルネットワーク入門から始まり、瀧川講師による決定木・回帰木に基づくアンサンブル学
習について説明し、最後は持橋講師によるガウス過程の基

リーディングDAT L-B2講座資料より

08

The Institute of Statistical Mathematics

礎と応用の講義をしました。

L-B1、L-B2 講座ともに申込者が定員を大幅に超え、抽選にて受講者を決定するほどの人気ぶりでした。（情報資源室）

Report

統計数理セミナー実施報告（2019年11月～2020年1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。2019 年 11月～
2020 年 1月のセミナーは下記の通り行われました。
日 程

氏 名

タイトル

長島 健悟

変量効果メタアナリシスの予測区間

11月 6日伊藤 翼

多変量小地域推定問題における信頼領域の構成について

11月13日菊地 和平

重力異常値の DMA 解析に基づく地震活動の推定

11月13日山下 智志

データサイエンス技術の社会実装の課題と方向性：
Webクローリングデータによる不動産収益の面的評価法を例に11月20日

金藤 浩司

環境データの解析に用いられる確率分布に関しての一考察

11月20日劉暢

XenonPy：材料設計を加速する機械学習プラットフォーム

11月27日松井 知子

A robust high dimensional Bayesian ﬁlter

11月27日芝井 清久

国際調査と軍事紛争のデータを活用した社会の分析

12月 4日足立

古代 DNA 統計解析からわかる失われた生物の多様性の歴史

12月 4日加藤 昇吾

角度データのための混合効果モデル

12月11日栗木 哲

期待ミンコフスキー汎関数の摂動展開とその応用

12月11日小山 慎介

ホークスモデルの統計力学

2019年 11月 6日

淳

梁 政寛

Interpretable machine learning

1月 8日

稲垣 佑典

Web 調査における不適当回答行動の分析

1月15日

船渡川 伊久子

治療前後データの経時データ解析

1月15日

加藤 直子

科学のアウトリーチ活動を利用した来場者調査方法論の開発

1月22日

濱口 拓男

潜在的なグラフとその観測が特徴付けるものについて

1月22日

野間 久史

Clinical Trial Data Sharingシステムを活用した大規模臨床試験エビデンス統合解析

1月29日

間野 修平

一般化ベータ分布の母数推定と歴史的津波規模データへの適用

1月29日

野口 瑶

ベイズ最適化と第一原理計算を用いた有機分子の探索

2020年 1月 8日

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）

Report2019年度若手研究者クロストークの開催報告
12月10-11日、静岡県掛川市つま恋リゾート彩の郷において、2019 若手研究者クロストークが開催されました。昨年度までの4 機構連携企画、総研大との共同開催に加え、今年
は、I-URICフロンティアコロキウムとの同日同場所開催です。
同じく研究者間の異分野融合の促進を目標として企画している二つのイベントには、2 名の講師による講演、ポスター発表、懇親会はフロンティアコロキウムと合同開催となりました。そして、クロストーク独自に異分野融合研究を進めている2 名の講師による講演と、少人数での共同作業の中から融合研究について考えるグループワークを開催しました。遺伝研の斎藤成也教授と極地研の塩見こずえ助教による講演では、個I-URICフロンティアコロキウムの共同イベントでしたので、企人的な経験から分野を横断した融合研究について大事な要

画委員・幹事としての苦労が報われるのですが、この企画

素をシェアしました。その後、参加者たちはグループワークでの将来の発展のためにとてもよい前例になると思います。来

実践してみる機会による、組織と分野を超えた研究交流の活

年のクロストークも楽しみにしていただければ幸いです。

性化を期待されます。初めての若手研究者クロストークと（Stephen Wu）
The Institute of Statistical Mathematics

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統数研トピックス
Reportノースカロライナ州立大学とMOU締結
2019 年 11月13日、統計数理研究所においてノースカロ

両者で話し合われました。

（URAステーション）

ライナ州 立 大 学（NCSU）との MOU（Memorandum ofUnderstanding）調印式が行われました。この MOUは、
URAステーションが窓口となり、締結が実現しました。この
MOUは共同研究の推進、教育研究に係るスタッフ交流、及び学生の交流を目的としています。
当日はNCSUから、College of EducationのProf. Stephen
PorterとProf. Paul D. Umbach、統計数理研究所からは
椿所長、伊藤副所長、北村シニアURA、本多 URA が出
席し、MOUの取り交わしを行いました。今後 NCSUとは特に研究 IRの分野で継続的に研究交流を推進していくことがReport

統計数理研究所、国立極地研究所が共同で立川移転10周年記念講演を開催
統計数理研究所と国立極地研究所は昨年、立川市へ移考えてきたか ―『日本人の国民性調査』から ―」と題した講

転して10 周年を迎えました。立川市民への感謝の気持ちを演では1953 年から5 年毎に実施している『日本人の国民性

込め、11月3日（日）の「たちかわ楽市 2019」において地域調査』という社会調査について説明を行い、「次に生まれか還元の一環として記念講演と展示を行いました。

わるなら男か女か」「家を継がせるため他人の子供を養子に

極地研伊村智副所長による「南極の池で見つけた不思するか」などの質問に対する調査結果が紹介されました。

議な世界」と題した講演では、南極の氷の下で生息するコ

講演会場隣の展示ブースでは南極の氷やペンギンの卵のケボウズという苔の説明と映像を交えながら研究紹介が行な

標本、『日本人の国民性調査』紹介パネルなどが展示されわれました。統数研前田忠彦准教授による「日本人は何を多くの来場者が興味深く見学をしていました。

前田准教授の講演（広報室）

展示ブースの様子

Report

統計数理研究所子ども見学デー２０１９を開催
12月1日（日）、統計数理研究所子ども見学デー 2019 が立川市・立川観光協会主催の立川体験スタンプラリーとの同時開催で実施されました。１Ｆアトリウムの一部が工事中のため来場が心配されましたが、当日は231 名の来場者を迎え、にぎやかな雰囲気の中で行われました。
今年はデータサイエンス共同利用基盤施設も出展し、「データ科学の世界へようこそ」と題して、江戸時代の珍しい卵料理などの色々なデータを紹介しました。

10

The Institute of Statistical Mathematics

統数研のプログラムはＢＢ弾サンプリング実験やじゃんけん

説明を受けながらサンプリング実験に参加し、最強アプリのコーナー、「トースター＆スタッツ」「統数研紹介」のＤＶＤ上

じゃんけんと対戦して、遊びながら統計学に触れる楽しいイ

映などを行いました。親子連れや多くの来場者が研究者のベントになりました。

（広報室）

Report

男女共同参画・研究力アップセミナーを開催
2019 年 11月22日（金）、統計数理研究所、国立極地研

より、各研究所のプレスリリースまでの手続きが紹介されました。

究所の共催で、男女共同参画・研究力アップセミナー「研女性を含む多くの研究者にとって、研究成果を社会へ伝究成果をもっと効果的に広報するには～メディアリレーション

える重要性を再認識する価値のあるセミナーとなりました。
（ＵＲＡステーション）

対策～」を開催し、近隣の研究所の教職員、自治体などから30 名が参加しました。
国立極地研究所 国際・研究企画室 飯塚三保子ＵＲＡの司会のもと、同研究所男女共同参画推進室長の伊村智
副所長の開会挨拶で始まり、基調セミナーとして「メディアとのよりよい付き合い方～効果的なプレスリリースを目指して～」と題し、情報・システム研究機構 広報室副室長 岡田小枝
子主任ＵＲＡが講演しました。
続いて国立極地研究所広報室 寺村たから学術支援専門員、統計数理研究所ＵＲＡステーション 北村浩三上席ＵＲＡに

Report南和宏准教授と阿部穂日さん（総研大学生）がコンピュータセキュリティシンポジウム2019において「PWS優秀論文賞」を受賞
南和宏准教授と阿部穂日さん（総研大後期課程 3 年）が、情報処理学会コンピュータセキュリティ研究会（CSEC）とセ
キュリティ心理学とトラスト研究会（SPT）の共催による「コンピュータセキュリティシンポジウム2019」において『PWS 優秀論文賞』を受賞しました。
『PWS 優秀論文賞』はPWS（Privacy Workshop）セッ
ションにおける発表論文のうち、プライバシー保護技術の発展やプライバシーリスクの正しい啓発に特に貢献すると認められた論文 1 編に贈られる賞で、南准教授と阿部さんの共著の論文「表データの最適セル秘匿処理に対するマッチン
グ攻撃とその実証的評価」が対象となりました。 （広報室）（左より）南准教授と阿部さん

ReportStephen Wu助教が ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in
Engineering Systems の 2018年最優秀論文賞を受賞
Stephen Wu 助 教 他 が 国 際 論 文 誌「ASCE-ASME

Monte Carlo」での受賞とな

Journal of Risk and Uncertainty in Engineering

り、システム工学のリスクや不Systems, Part B : Mechanical Engineering」の『2018確実性に関する研究の進歩

年最優秀論文賞』を受賞しました。

に大きく貢献したことが認め

これは同誌 2018 年 3月号に掲載された論文「Bayesianられました。

（広報室）

Annealed Sequential Importance Sampling : An
Unbiased Version of Transitional Markov Chain

The Institute of Statistical Mathematics

11

Report「東アジアの核拡散と欧州の核不拡散のトレード・オフ」の刊行
科研費（研究成果公開促進費）の支援を受けて拙著『東可能性を見いだしたこ

アジアの核拡散と欧州の核不拡散のトレード・オフ』を刊行とがきっかけでした。

いたました。

この 交 渉 モデルか

タイトルにあるように本書は核拡散問題を独自のゲーム・

ら、歴史的には別個のモデルから分析し、現代に東アジアに核問題が解決されず

事象として扱われてきに残った原因のひとつが部分的核実験禁止条約および核不た欧州の核不拡散交拡散条約締結をめぐる欧州の核不拡散交渉にあったことを渉と東アジアの核不拡

提唱する内容になっています。

散交渉に関連があり、多角的交渉を分析するゲーム理論分析では非零和ゲー

それが現 代の欧 州のムによって最適な利得配分を定めることが基本的課題となり、解決と東アジアの未解本書でも利得配分に焦点を当てています。本書で独自の交決をもたらした一因で渉分析を試みたのは、フォン・ノイマンとモルゲンシュテルン

あることを明らかにしました。日本を取り巻く核問題の解決のが非零和 n 人ゲームを構築する過程で活用した零和 n+1 人

一助となれば幸いです。

（芝井清久）

ゲームに多角的交渉に隠された問題点を浮かび上がらせる

Report大分工業高等専門学校の訪問
2019 年 9月26日（木）大分工業高等専門学校第 4 学年

北村浩三上席 URAより情報・システム研究機構および統の生徒 38 名と教諭 2 名の訪問を受け入れました。初めに、計数理研究所概要紹介が行われました。続いて日野英逸
准教授による「スカスカの科学：スパースモデリング」と題する研究紹介が行われ、機械学習の手法であるスパースモデ
リングについて説明がありました。研究紹介の中では、巨大ブラックホールとその影の存在を初めて画像で直接証明する
ことに成功した際の画像処理にもスパースモデリング手法が用いられたことも紹介され、生徒たちは強い関心を示していました。その後、本多啓介主任 URAの案内で計算機室、計算機展示室の見学が行われ、実際に見るスパコンに興味津々の様子でした。生徒たちにとって最新の研究や設備に触れ、進路を考える貴重な訪問となりました。

Report中国山東省大数据局の訪問
2019 年 10月28日（月）、中華人民共和国山東省大数据（ビッグデータ）局の職員 17 名が海外研修の一環で本研究所を訪れました。
中国山東省は情報化社会の構築に力を注いでおり、日本のビッグデータ関連機関を訪問し、専門家からの講義を受講する等、職員の研修によって日本とより深い交流を希望しています。
当日は北村浩三上席 URAの司会挨拶から始まり、岡本基主任 URAによる研究所の概要説明、庄建倉准教授による研究紹介が行われました。通訳を通して活発な質疑応答も交わされ、関心の高さが伺えました。その後、本多啓介主任ＵＲＡの解説でスーパーコンピュータや計算機展示室の施

12

（広報室）

The Institute of Statistical Mathematics

設見学が行われ、スパコンを写真に収める姿が多く見られま
した。

（広報室）

Report

計算機展示室の見学
2019 年 11月19日（火）と28日（木）、計算機展示室の見学が行われました。19日は現在統数研 1 階交流アトリウムに
常 設 展 示されている統 計 的 制 御シミュレーション装 置（SILTAC）の開発に関わった方 4 名が訪れ、田村義保名誉教授が計算機展示室及び展示ケースの案内と説明を行いました。見学者からは多くの質問が出、懐かしい計算機の前で記念写真を撮影しました。28日は研究者 1 名が訪れ、本多啓介主任 URA が計算機展示室の案内と説明を行いました。以前使用していた計算機や物理乱数発生装置を見て、「1 年前から気になっていた展示室の見学が出来て貴重な体験をした」とのご感想でした。

（広報室）

総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻関係
Report大学院説明会について
2019 年 11月8日（金）に、会 議 室 1（D222）に お い て、
2019 年度第 2 回大学院説明会を開催し、26 名の参加者がますが、面談の受付終了時間まで参加者が絶えないほど、盛況でした。

（研究推進課･大学院係）

ありました。これは、昨年度同時期の参加者（28 名）と、ほ
ぼ同数となります。このことから、「統計」の需要の高まりが続いていることを実感しました。また、社会人と学生の割合
はそれぞれ 62％と38％でした。
大学院説明会の前半は全体説明を行い、募集要項、カリキュラム、修了後の進路、学生の研究テーマなどを紹介しました。後半は、希望者に対して教員との面談を行いました。
また2018 年度第 1 回から、教員との面談の待ち時間に在学生と対話ができる「在学生との対話コーナー」を設けていお 知 ら せIn f ormati on●公開講座に解説を加える。講義内で行うデモに関してはソースコードをします。

保できないので予めご了承の上お申し込みください。
）

A Rによる時系列解析入門（川崎 能典）

受講者に期待する予備知識やレベル：

一般社会人・学生を対象に、下記の公開講座を開催

日時：5月12日（火）10時～16時 （5時間）
講師：川崎能典（統計数理研究所）
申込受付：3月30日（月）
10時～4月6日（月）10時
受講料：5,000円
会場：統計数理研究所
定員：100名（応募者多数の場合は抽選）配布する。
（※時間の制約上、実習と銘打つほどの時間は確相関、回帰、推定・検定等の基本的知識に基づき、重回帰分析の実行や結果の解釈が一通りできるレベルに
あること。
参考書：
●北川源四郎「時系列解析入門」岩波書店 , 2005 年。
その他：本講座（初級）では状態空間モデリングは扱わない。

講義レベル：初級

B スパース推定

時系列の図示／定常性／自己共分散関数／自己回帰

日時：7月7日（火）10時～16時 （5時間）（AR）モデル／自己回帰移動平均（ARMA）モデル／時系
列の変換／時系列の予測／多変量自己回帰モデル：これらをフリーソフトウェアRで実行し、出力を理解できることを目標

講師：川野秀一（電気通信大学）
申込受付：5月18日（月）
10時～5月25日（月）10時
受講料：5,000円
会場：統計数理研究所

The Institute of Statistical Mathematics13お 知 ら せI n fo rma t i o n

定員：100名（応募者多数の場合は抽選）

多くの現象は一つの変数で観測されるものではなく多数

講義レベル：中級の変数の観測によって把握される。すなわち多次元のデー

スパース推定とは、データ発生構造の疎性に着目した統タによって現象が表現される。得られた多次元のデータを計的推定法である。近年ビッグデータ（特に、超高次元

用いて、数量の推測をする、判別をする、あるいは尺度をデータ）解析の一手法として注目を浴びはじめ、今後その作る等の手法の総称が多変量解析法である。重回帰分

重要性がますます高まるものと期待されている。本講座で析、判別分析、主成分分析、因子分析、数量化など、多は、正則化法に基づいたスパース推定の入門的内容につ変量解析の古典的・標準的な手法の解説をする。また、

いて概説する。具体的には、正則化法からはじめ、lasso

クラスター分析、共分散構造分析などの解説をする。

法を軸としたスパース推定法、スパース推定の推定値を得

受講者に期待する予備知識やレベル：るための計算アルゴリズム、構築したスパースモデルの評価

平均、分散、標準偏差等、統計学の基礎的な概念を方法について解説する。

知っていることを前提とする。手法の数学的な説明よりは、受講者に期待する予備知識やレベル：

用い方に重点をおいた解説を行うが、理解をたやすくする
点から、大学初級程度の線形代数と微分積分の知識があ

大学初級程度の微分積分学や線形代数学と、学部程度の統計学の基礎知識は前提とします。

ることが望ましい。

参考書：●川野秀一、松井秀俊、廣瀬慧（2018）スパース推定法による統計モデリング．共立出版．

教科書：資料を配布します。

C 多変量解析法●一般講座の他、系統的な講座編成により現代的な統計科学の姿を示す「リーディングDAT 講座」や、医学・

日時：8月24日
（月）
～27日
（木）
10時～16時（20時間）
講師：馬場康維・清水信夫（予定）（統計数理研究所）
、
今泉忠
（多
摩大学）
申込受付：7月6日（月）
10時～7月13日（月）10時

健康科学分野のデータサイエンスを基礎から最先端まで詳説する医療健康データ科学研究センターの「系統的教育コース・公開講座」も開講予定です。

受講料：20,000円
会場：統計数理研究所

詳細は、以下のwebサイトをご覧ください。

定員：100名（応募者多数の場合は抽選）

https://www.ism.ac.jp/lectures/kouza.html

講義レベル：初級（情報資源室）共同利用
Report2019年度共同利用公募追加採択課題【共同利用登録】3 件
e7

研究課題名
名目金利の下限を考慮したマクロ経済モデルのパラメータ推定

砂川研究代表者（所属）武貴（神戸大学・特命准教授）

ｇ5

ミニマルな擬似乱数の開発

松本眞（広島大学・教授）

ｄ8

日本沿岸域における気候変動影響評価と適応策の検討阿部博哉（国立環境研究所・特別研究員）

白鳥

研究代表者（所属）英（東京都市大学・講師）

分野【一般研究１】1 件
分野
ｃ5

研究課題名
データ同化による機能性液膜の物性値推定に関する研究（研究推進課・共同利用係）

外部資金・研究員等の受入れ
Report14

受託研究・受託事業等の受入れ
委託者の名称

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
山極 壽一
代理人 医学・病院構内共通事務部長
廣瀬 幸司

京都大学大学院における臨床統計家育成のための教育カリキュラムの標準化のための研究開発

H31.4.1～
R2.3.316,788,600

The Institute of Statistical Mathematics

受入担当研究教育職員
椿

広計 所長

委託者の名称

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
山極 壽一
代理人 医学・病院構内共通事務部長
廣瀬 幸司

レジリエンスを高め、うつ病の発症を予防するための若年者向け認知行動療法アプリの開発

H31.4.1～
R2.3.31130,000

データ科学研究系
野間 久史 准教授

学校法人日本医科大学
坂本 篤裕

非小細胞肺がんの転移活性を評価し、 H31.4.1～
術後補助化学療法の効果を予測する R2.3.31
バイオマーカーの実用化に関する研究

650,000

医療健康データ科学研究センター
長島 健悟 特任准教授

理事長

受入担当研究教育職員

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 岩田 一彦

求解軌道のマクロ表現によるアルゴリ
ズム制御理論の創出

R1.10.1～
R2.3.31

11,154,000

数理・推論研究系
坂田 綾香 助教

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 岩田 一彦

離散幾何学が拓く計算系統学の新展
開R1.10.1～
R2.3.31520,000

モデリング研究系
早水 桃子 助教

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 岩田 一彦

機械学習と計算科学に基づく熱物性
マテリアルズインフォマティクス

R1.10.1～
R2.3.313,900,000

データ科学研究系
吉田 亮 教授（研究推進課・研究推進係）

Report外来研究員の受入れ
職 名

研究題目

研究期間

田中

氏 名
潮

大阪府立大学大学院理学系研究科・助教

群集の多様性に関する個体ベース空間明示モデリング2019.10.3～
2020.3.31

廖怡雯

National Central University,
Earthquake‒Disaster & Risk Evaluationand Management（E-DREaM）Center,Research Assistant

ETASモデルとクーロン応力伝達に基づく推定した断層面を組み込んだ余震予測

2019.10.28～ 庄
2019.11.3

ArthurPewseyUniversity of Extremadura,
Professor

シリンダー上のデータのための統計モデルに関する研究2019.11.9～
2019.11.26

加藤

常

莹

Southern University of Science andTechnology, Postdoctoral Researcher

中国四川―雲南地域の地震リスク解析

2019.12.6～
2020.1.20

庄建倉 准教授劉 月

Institute of Earthquake Forecasting,
China Earthquake Administration,
Associate Researcher

ETASモデルと発震機構の組み合わせによ 2019.12.2～
2019.12.31
る地震発生に対する応力変化の影響

庄建倉 准教授Amel Benali

University of Sciences andTechnology Houari Boumediene,
PhD Student

地震発生率について規則的な信号のモデリ 2019.11.25～ 庄
2020.1.27
ング

建倉 准教授Siddharth
Vishwanath

The Pennsylvania State University,
PhD Student（Graduate Assistant）

位相的データ解析

2019.11.24～ 栗木
2020.1.9

哲 教授

黄

顕貴

Institute of Statistical Science,
Academia Sinica, Distinguished
Researcher

積分型統計量の漸近挙動とその組合せ構
造の解析

2019.11.10～ 栗木
2019.12.23

哲 教授

Xiaolei Lu

The Chinese University of Hong
Kong, Shenzhen, Post-Doctoral
Fellow

突然変異とガン種の相関解析に対する機械
学習的接近2019.11.9～
2019.11.24

栗木

哲 教授

村上

Delft Institute of Applied Mathematics,
PhD Student

系統ネットワーククラスについて

2020.1.6～
2020.1.17

早水

桃子 助教

幸弘

受入担当研究教育職員
島谷健一郎 准教授
建倉 准教授Elisa Varini

Institute of Applied Mathematics and 時空エネルギー領域の中で地震活動のマル
Information Technology, National チレベルダイナミクスの解析
Research Council（ CNR-IMATI）,
Researcher

2020.1.8～
2020.1.24

庄

Xiaolei Lu

The Chinese University of Hong
Kong, Shenzhen, Post-Doctoral
Fellow2019.12.5～
2019.12.11

栗木昇吾 准教授突然変異とガン種の相関解析に対する機械
学習的接近

建倉 准教授哲 教授（研究推進課・共同利用係）

The Institute of Statistical Mathematics

15

Report

寄附金の受入れ
受入決定年月日
R1.12.11

寄附者
ムサシノ機器株式会社代表取締役社長 杉山 直樹

寄附金額（円）
200,000

担当教員

寄附目的

瀧澤 由美

電磁波による測位に関する研究助成（財務課・予算・決算第二係）

Report

寄附動産の受入れ
受入決定年月日R2.1.15

寄附者

寄附動産名称

受入教員

デル株式会社代表取締役 計算サーバー（DELL PowerEdge R6515)
社長 大塚 俊彦

上野

玄太

寄附目的
統計数理の研究の推進に貢献するため（財務課・資産管理・検収係）

会議開催報告Report「第３回 NOE（Network Of Excellence）形成事業顧問会議」の開催
統計数理研究所では、2019 年 12月17日（火）に第 3 回

時間半の開催となりましたが、最後の総括まで、非常に活発

NOE（Network Of Excellence）形成事業顧問会議を開な熱い討論が行われました。各顧問から、時流や国内外の催しました。

社会状勢を含めた様々な見地においてのご意見、ご助言をNOE 形成事業の形成 NOEおよび NOE 型研究センター

得ることができ、本研究所が大学共同利用機関としてコミュの改組後初の開催となった今回の会議では、それぞれ6つニティのニーズに最大限応えるため、事業を発展運営させてのNOEを推薦元とする6 名の顧問全員にご参集いただける

いくための大変貴重な機会となりました。

機会となりました。
本会議ではNOE 推進室長の山下副所長が司会進行を

本会議の詳細については報告集を作成し、NOE 形成事
業のウェブサイトでも公開する予定です。

（NOE 推進室）

務め、まず、椿所長から研究所の概要とNOE 形成事業の変遷を、また、伊藤副所長から昨年度開催された国際外部評価における指摘事項の対応についての状況を説明した
後、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、医療健康データ科学の各代表からNOEの活動紹介を行い、各セクションで顧問と質疑応答を行う形式で進められました。
施設見学や休憩を挟みつつ、予定時間を大幅に押して6

刊行物
ReportAnnals of the Institute of Statistical Mathematics
Volume 72, Number 1（February 2020）

Invited Article: Second Akaike Memorial Lecture (with Discussion)
Mike West
Bayesian forecasting of multivariate time series: Scalability, structure uncertainty and decisions ……………………1
Jouchi Nakajima
Discussion of “Bayesian forecasting of multivariate time series: Scalability, structure uncertainty anddecisions” ………………………………………………………………………………………………………………………33
Chris Glynn
Discussion of “Bayesian forecasting of multivariate time series: Scalability, structure uncertainty anddecisions” ………………………………………………………………………………………………………………………37
16

The Institute of Statistical Mathematics

Mike West
Reply to discussion of “Bayesian forecasting of multivariate time series: Scalability, structure
uncertainty and decisions” ……………………………………………………………………………………………………41

Regular Articles
Xin He and Junhui Wang
Discovering model structure for partially linear models …………………………………………………………………45
Zehua Chen and Yiwei Jiang
A two-stage sequential conditional selection approach to sparse high-dimensional multivariate regression
models …………………………………………………………………………………………………………………………65
Yves Guy Berger
An empirical likelihood approach under cluster sampling with missing observations ………………………………91
Michael Kohler and Adam Krzyżak
Estimating quantiles in imperfect simulation models using conditional density estimation ………………………123
Lutz Dümbgen and Ehsan Zamanzade
Inference on a distribution function from ranked set samples …………………………………………………………157
Taku Moriyama and Yoshihiko Maesono
New kernel estimators of the hazard ratio and their asymptotic properties ……………………………………………187
Weihua Zhao, Weiping Zhang and Heng Lian
Marginal quantile regression for varying coefficient models with longitudinal data …………………………………213
Victor Konev and Bogdan Nazarenko
Sequential fixed accuracy estimation for nonstationary autoregressive processes …………………………………235
Francesco Bravo
Semiparametric quantile regression with random censoring ……………………………………………………………265
Benjamin Poignard
Asymptotic theory of the adaptive Sparse Group Lasso …………………………………………………………………297（メディア開発室）

The Institute of Statistical Mathematics

17

コ ラム

ColumnNO.

147

動的治療 計 画と統 計 学の潮 流
江口真透

数理・推論研究系

研究者とは常に何かしら新しいことを探し求める動物でます。DTRも大筋ではこの枠組みで考えることができますあります。私は平成 7 年 4月にこの研究所へ移り、25 年後が異なる点もあります。強化学習の多くはプロセスにマルコの令和 2 年の3月に定年退職となります。今から3 年前のこフ性が仮定されていますが DTRではより良い治療の選択とですが、「統計で面白い話題は未だ残ってるの？」という素のためには初診からすべての治療と中間共変量履歴が必朴な疑問を研究仲間と話し合っていました。退職の間際に要となります。実際、診療の現場では初診からすべての診なり、まだそんなことを考えているのかと恥ずかしい限りです

察結果がカルテに記録され、そのカルテから総合的な医師が冒頭の愚かな格言が私の言い訳となります。

の判 断によって次なる治 療が決められます。このようにその頃、AlphaGo が発表され、囲碁の元世界チャンピオ

DTRに基づく治療の決定も全履歴の関数として下図のようンとの対戦に圧勝したニュースや人工知能の描く明るい未に定式化されます。報酬はアウトカムになりますが、その条来像と対照的に心臓移植の優先順位を決めるために深層件付き平均（価値関数）を不偏に推測することがキーとなり学習が出した低いスコアーに苦悶する患者の顔が映りださます。この点は既存の医療統計と同様に重要な課題となりれたテレビ番組が印象的でした。深層学習が出した説明のますが多重ステージにおいてステージごとに議論するところない決定を受け入れるしかないのでしょうか。ニューラルネッ

が大きく違う点になります。履歴に依存した多重逐次ランダ

トの非凸最適化の世界へ舞い戻ったような複雑な気分が支

ム化はより良い治療計画には重要な点となりますがより深い配していました。そんなざわざわとした気持ちで統計学への研究が必要だと思っています。

自分の方向を見失いかけた頃のことでした。たまたま見つけ

今後、DTRがどのように発展するか興味深いところです。

た動的治療計画（Dynamic Treatment Regime、DTR）

医療統計に限らず、ファイナンスにおける経済活動の最適の論文にあった発想に共感して有志で基本文献の読書会

な計画、生態学における生物多様性の保存のための方策をしました。

決定など適用範囲は開かれ多くの社会の問題解決にも適従来の医療統計では治療を一つの介入と考えて介入の用できるように思われます。データの高度化により、異質な効果をできるだけ不偏に推測することが大きな目的となりま

データの統合やグローバルなデータの獲得が容易くなった

す。DTRでは患者の状態を観測して患者の個人ごとのア

現代において単一のステージの推論ではなく、時間によっ

ウトカム（治療効果、生存時間など）を最適にする治療を選て支配されている多重なステージの推論を考える要請が高ぶことが目的となります。治療を介入として捉えるのではなく、くなるでしょう。このように統計学の研究方向も静的な予測・一人一人に対してより良い選択をすべきものであるとして積検証から動的な決定問題へと流れが変わるような気がする

極的に担当医師の診療をサポートする点に新しい視点があこの頃です。

ります。DTRでは患者個人の初診からの全ての履歴を一つの軌跡として考え、その軌跡データを基にして、個人の最適な多重ステージの治療決定を求めることが目標となります。こういった形式は統計学では活発には議論されてなかったようですが機械学習では強化学習の枠組みで研究されています。
強化学習は時間に支配された状態・行動・報酬の3 つの要素からなるプロセスを考えます。それぞれの時点で、ある行動を取ると状態が変化し、その変化によって報酬が得られるとします。その行動をそれまでの状態の観測に基づき将来の報酬を最大にする多重決定問題として定式化され統計数理研究所ニュース No.147（2020 年 2 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/

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。