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日本統計学会
会報 2021.10.31 189
No.

JAPAN STATISTICAL SOCIETY NEWS目次
１．巻頭随筆：統計学雑感…………… 久保川達也…１

2.7

２．統計学会各賞受賞者のことば

第２回 ISI 東京大会記念奨励賞………………………（賞の紹介）川崎

茂…13

2.1

第26回日本統計学会賞 ………… 内田雅之…３………………………………………仲北祥悟…14

2.2

第１回日本統計学会中村隆英賞………………………………………栗栖大輔…14……………………………………… 高山憲之…４

2.3

2.4

2.6

俊帆…15

３．第４回細谷賞の公募…………………松田安昌…15……………………………………… 美添泰人…６４．2021年統計検定 PBT 方式試験の成績優秀者

第17回日本統計学会統計活動賞……………………………樋口知之・大森裕浩…16……………………………………… 竹内光悦…６

５．統計検定合格者の声……樋口知之・大森裕浩…17……………………………………… 西浦

６．理事会・委員会報告（2021年７月24日開催）…23

博…７

第17回日本統計学会統計教育賞

７．2021年役員・代議員協議会記録……………………………………… 林
2.5………………………………………陶……………………………………… 西村淸彦…５

宏樹…８……………………………小池祐太・加藤昇吾…24……………………… Women in Data Science…９

８．博士論文・修士論文の紹介………………………25

第15回日本統計学会研究業績賞

９．新刊紹介……………………………………………25……………………………………… 二宮嘉行…10

10．学会事務局から……………………………………25

第35回日本統計学会小川研究奨励賞

11．投稿のお願い………………………………………26……………………………………… 今泉允聡…11…………………………………… 菅澤翔之助…12………………………………………… 劉

言…12

１．統計学雑感
久保川達也（東京大学）
統計学を本格的に勉強し始めたのは学部３年

統計学の多様性

数学科の学生だった頃に統計のときで，Mood, Graybill and Boes “Introduction to

学の道に進もうと思ったのは，統計学は潰しが効

the Theory of Statistics” の本を独学した．それ以来くという打算的な理由からであった．しかし，学

数理統計学の面白さに惹かれ40年間統計学と関わ生の頃に懐いたイメージはあながち間違いではなってきた．統計学という世界に身を置いてよかっかったようである．統計学の研究は標本調査，実たと実感している．40年を振り返って統計学につ験計画から数理統計，計算統計など幅広く，各人いて今思うことを思いのままに書いてみた．当たの関心や能力に応じて研究テーマを選ぶことがでり前のこと，偏った考え，まとまりがないと思わきる．統計手法は文系・理系の多くの分野で利用れる文章ではあるがご容赦願いたい．

され，統計ユーザーも多岐にわたる．このような－1－

ダイバーシティーこそが統計学の良さであり，こ論研究との間の往復の中で発展してきた学問であの視点を尊重して個を大切にし個が能力を発揮しり，その現場と問題解決のニーズがある限り統計ていく限り発展し続けることができると思う．そ学に行き詰まりはない．パラメータの次元がデーの意味で様々な立場とレベルの個人に対して統計

タ数より多い，いわゆる高次元解析はその一例で，技術と能力を引き上げるのに貢献している統計検

新たな理論体系の構築が進んでいる．

定の役割は極めて大きい．
統計学の醍醐味

私は縮小推定の理論を研究してきたが，あるとどんな学問も醍醐味がなけれき先輩から「理論研究をしていても応用分野を２ば発展はない．感動のないところに人は育たない

つぐらいもつべきだ」と言われた．縮小推定がどと思うからである．統計学は，それぞれの立場でのような問題に応用できるのかを模索していく中面白さを味わうことができる．例えば，新しく開で出会ったのが小地域推定である．小地域とは市発した統計手法について理論的最適性を立証でき

区町村やさらに細かな区域など抽出されたデータ

たときや，統計手法を用いて現実のデータ分析がが少ない地域を意味しており，小地域の特性値のうまくいったときには，少なからず面白さを実感推定を行う時にはその地域の標本平均を全データするに違いない．かつて指導していた大学院生が，を用いた推定値の方向へ縮小することによって推彼が考案した情報量規準を用いて真のモデルを選定精度を高めることができる．

択するシミュレーション実験を行ったところ実にオタワにある Carleton 大学の J.N.K.Rao 教授は

きれいな結果を出すことができて感動していたの小地域推定の大家であり，私が滞在していた頃はを思い出す．この体験は彼を博士課程に進学させ

週のうち半分は大学で半分はカナダ統計局で仕事るきっかけとなり，現在大学の教員として活躍しをし，標本調査の現場で何を貢献できるかを常にている．

意識しながら研究していた．彼の優れた理論研究

統計学の良さは，こうした醍醐味を数理的な知は現実のデータ分析からのモチベーションに基づ

識や能力に応じて様々なレベルで味わうことがでいていて，その研究内容に魅了されたのを憶えてきるところにある．簡単なデータ分析に統計学のいる．自分も地域データを扱う中でベンチマーク

面白さを感ずることもあるだろうし，複雑なモデ問題など様々な研究課題が存在することを知り，

ルを用いて何か新しい事実を発見することがで理論研究とデータ分析の間を往復させる面白さをきればその時の感動は計り知れないだろう．近

実感した．

年データサイエンスへの関心が高まってきたが，30年ほど前 Toronto 大学に滞在していた時，小こうした面白さを実感できるような教材，デー

地域別平均年齢の色分けされたトロント市全体のタ，統計手法などを提供していくことや，雑誌

地図が地元新聞紙の１面にカラーで掲載されたのAmerican Statisticians のように統計を教える際のには驚いたが，そこにはカナダ統計局の提供と書技術・工夫などを共有し教える側のレベルアップ

かれていた．統計の有用さを身近な形で示していを図るような場も大切である．

ることに感銘したが，このように広くアピールす大学院生の指導にあたっては，自分が面白いとることも大事である．地域別高齢化率，地域別所

思うトピックを提案し一緒に考えることを心がけ

得格差，感染症や犯罪の発生率など，地域データてきた．修士論文の雑誌掲載を目標に取り組んでを解析するための統計手法に関する研究は今後きたが多くの学生がその目標を果たしてくれた．

益々発展すると期待している．

何らかの面白さを感じてくれたなら幸いである．

数理統計を楽しむ

学生の頃から統計的決定理

次代を担う若い世代を育てることはどの学問にお論の研究に取り組んできた．20年ほど前米国の大いても最重要課題である．

学に滞在していたとき，そこの著名な教授から統計学の発展

統計学はデータ解析の現場と理“A decision theory was dead in America!” と言われ肩－2－

身の狭い思いをしたことがあった．そんな折，を貫くのは容易いことではないと思い始めた．

Kagan-Linnik-Rao の 定 理 で 有 名 な A.M.Kagan 教

Florida 大学の M. Ghosh 教授が75歳でなお５人授のセミナーを聞いた．セミナーの内容は不偏推の PhD 学生の指導をしていたことを思い出すと定に関するもので，まだこのテーマで研究していま だ ま だ 頑 張 ら な く て は と 気 合 が 入 る． 何 かるのかと驚いたが，研究の楽しさが伝わってきて

surprising な仕事をしてやろうとの野心を秘めつ

ほのぼのとした温かさを感じた．「研究に定年はつ Kagan 教授のように数理統計を楽しみながら，ない」との気概で生涯挑戦し続けようと思っていこれからも自分なりに統計学に貢献していきたい．

たが，定年近くになり衰えを感ずるにつれ初心

２．統計学会各賞受賞者のことば
2021年９月６日，統計関連学会連合大会においすべての方々に厚く御礼申し上げます．

て，日本統計学会各賞の表彰式がありました．日

確率微分方程式（Stochastic Diﬀerential Equation,

本統計学会各賞の受賞者のみなさまから，受賞のSDE）モデルの統計的推測の研究に着手してからことばをいただきましたので，以下の順にご紹介

20年以上経ちました．私と SDE モデルの統計的させていただきます．

推測の出合いは1998年まで遡ります．東京大学大・第26回日本統計学会賞：内田雅之氏

学院数理科学研究科の吉田朋広先生のご指導の下，・第１回日本統計学会中村隆英賞：高山憲之氏，連続観測に基づく SDE のモデル選択のための情西村淸彦氏，美添泰人氏

報量規準の構成およびマリアバン解析による数学

・第17回日本統計学会統計活動賞：竹内光悦氏，的正当化について研究しました．SDE モデルは

西浦博氏

連続時間確率過程の代表的な数学モデルの一つで・第17回日本統計学会統計教育賞：林宏樹氏，あり，統計的推測に用いられる場合，連続観測と離散観測の二つのアプローチで研究が進められてWomen in Data Science（小野陽子氏）
・第15回日本統計学会研究業績賞：二宮嘉行氏

います．連続観測は理論上のデータであり実際に・第35回日本統計学会小川研究奨励賞：今泉允聡

は観測不可能であるにも関わらず，連続観測に基氏，菅澤翔之助氏，劉言氏

づく研究が重要視されているのは，そこに SDE

・第２回 ISI 東京大会記念奨励賞：仲北祥悟氏，

モデルの統計学の本質が現れるからです．自然な栗栖大輔氏，陶俊帆氏流れとして連続観測の先には，離散観測に基づ
く SDE モデルの統計的推測の研究があります．

2.1

第26回日本統計学会賞

2001年４月から１年間，デンマークのコペンハー

受賞のことばゲン大学にて在外研究に従事する機会を得て，在内田雅之（大阪大学）

外研究のホストである Michael Sørensen 先生と離この度は名誉ある日本統散観測に基づく微小拡散過程のパラメータ推定に計学会賞を賜り，大変光栄

ついて共同研究をしました．帰国後は，離散観測に存じます．推薦してくだに基づくエルゴード的拡散過程の AIC 型情報量

さった先生方，学会賞の選規準の構成およびマリアバン解析による数学的正考委員や学会理事の先生方，当化，計算効率を考慮した適応的推定法の開発おこれまで指導してくださっ

よび適応的最尤型推定量や適応的ベイズ型推定量

た先生方，そして関係するの漸近的性質の証明，ベイズ型推定法と最尤型推－3－

定法を併用したハイブリッド型推定法の開発およ生でした．その後，大学院

びハイブリッド型推定量の漸近的性質の証明などに進み，中村先生から直接，に取り組みました．最近では，偏微分方程式を用懇切丁寧なご指導を受ける

いた数理モデリングと連続時間確率過程に対するようになり，研究者として

統計的漸近決定理論の協働型研究として，高頻度

知的に鍛えられる機会を数

時空間データに基づく２階線形放物型確率偏微分

多く賜りました．

方程式モデルのパラメータ推定に着手しています．

当時，中村隆英先生は，

高頻度時系列データ解析が標準的な統計解析のツ

代表作『昭和史Ⅰ・Ⅱ』のールとなったように，高頻度時空間データ解析に刊行を準備中でした．その内容に関連する叡智についても活発に研究されることを期待しています．

富んだお話を，知的興奮を覚えながら何回となくこれまでご指導を賜りましたすべての先生方に，拝聴することができました．中村先生は，まさに，この場をお借りして感謝の意を表したいと存じま

統計学や経済史の泰斗にとどまることのない“知す．特に，吉田朋広先生は，伊藤解析やマリアバの巨人”でした．

ン解析などの確率解析および Ibragimov-Hasʼminskii

私にとって中村隆英先生は，いわば，憧れのアの理論などの統計的漸近決定理論を懇切丁寧にごカデミシャンでした．その中村先生の名を冠した指導くださいました．また，大阪大学大学院基礎賞，それも第１回目の賞を受賞することができた

工学研究科の狩野裕先生には，理論統計学についのは，この上ない名誉であり，また，喜びでもあてご教示いただいた上に，大学人としての心構え

ります．推薦者，および選考の手続きに関わってについて多くのことをご指導いただきました．さ下さった全ての方々に，まず，心よりお礼申し上

らに，増田弘毅氏（九州大学），清水泰隆氏（早げます．

稲田大学），鎌谷研吾氏（統計数理研究所），深澤

受賞理由としては，まず，次の４点が挙げられ

正彰氏（大阪大学），荻原哲平氏（東京大学），小ていました．第１は，貧困の計測に関する研究で

池祐太氏（東京大学）とは，YUIMA プロジェク

あり，新たな指標を考案したこと，第２は，「全トや研究集会等で活発に意見を交換し，その中で国消費実態調査」等のマイクロデータを活用した

新たな着想を得ることが幾度もありました．今回

計量分析，第３は，年金を始めとする社会保障制の受賞はひとえに私を支えてくださったすべての度の理論的計量的研究，第４は，新たなパネルデ

先生方や関係者の皆様のご助力のおかげです．微ータの構築と利用，です．さらに，統計審議会・

力ではございますが，統計学の教育・研究や統計

年金審議会等への参画を通じて，上述の成果・知学界に貢献できればと考えております．最後にな見が国の経済統計整備や社会保障政策等に活用さりますが，日本統計学会の益々のご発展を心よりれるよう尽力したことにも言及がありました．

お祈り申し上げます．この度は誠にありがとうご研究者として一人前になるために，私を親しくざいました．

ご指導下さったのは，中村隆英教授，宮崎義一教授，小宮隆太郎教授，宇沢弘文教授，浜田宏一教

2.2

第１回日本統計学会中村隆英賞

授，の５人でした．また，長年にわたり，自由に受賞のことば
高山研究するための中核的な活動拠点をご提供下さっ憲之（公益財団法人年金シニアプラン

たのは，一橋大学経済研究所と年金シニアプラン

総合研究機構）総合研究機構です．一橋大学では，溝口敏行先生，

私は大学の学部生時代，中村隆英先生がご執筆

倉林義正先生から格別のご指導を賜りました．年

なさった教科書『統計学＜上＞』で，統計学の初

金シニアプラン総合研究機構では福山圭一氏と吉歩を学びました．ご教導下さったのは腰原久雄先野隆之氏から過分のご厚遇を頂戴しました．さら－4－

に，マイクロデータ利用の共同研究者として長期

大学院時代，イェール大学博士課程時代，そして間，お力添えとお世話を賜ったのは，北村行伸教

東京大学に戻ってからも経済システムの安定性か授です．他方，世代間問題プロジェクトの共同研

らはじまり，マクロ経済学のミクロ基礎の研究へ究者としてパワフルにご助勢下さったのは，鈴村と展開し，その後は根源的不確実性のもとでのペ興太郎先生，玄田有史先生，青木玲子先生，小椋シミズムやオプティミズムの分析，その応用など

正立先生，小塩隆士先生，臼井恵美子先生です．

を続けております．イェール大学で厳しい指導で加えて，旧社会保険庁が保有していた日本人一人有名だったノーベル賞学者クープマンス教授の最ひとりの年金加入記録，それを転記した膨大なパ

晩年に，必死に自分の考えの数式展開を頭の中がネルデータの構築と利用に稲垣誠一先生は，類ま真っ白になりながら，説明した記憶は忘れられまれな知恵と多大なエネルギーをお貸し下さいまし

せん．その後望外の強力な推薦状を指導教官だった．この他，私の研究秘書（韮澤まやさん，斎藤

たトービン教授に書いていただき，ワシントンの

瑞穂さん，カン・ビクトリアさん，富岡亜希子さブルッキングズ研究所の最初のオークン記念フェん）や多くの事務担当者（特に，中村廣宣さん，

ローとして１年余を過ごしたことが，その後の政亀山幸子さん，河本あや子さん，宮田晴美さん，

策論議と現実のデータの接点の重要性を，身をも木崎久実子さん，岡村なな子さん等）さらには研って体験することになりました．特に，データに究成果書の編集担当者（特に黒野幸春氏〈中村隆対するオークンの鋭い感性に間接的ながら接する

英著『昭和史Ⅰ・Ⅱ』の編集者でもあります〉）

ことができたのは，私のその後の政府統計を用いから，心温まる手厚いご支援を賜りました．

た実証分析の礎となりました．実際「オークンの以上に列記した全ての方々に対して，ここに，法則」は変遷の激しい経済学のなかで依然として改めて心より深く感謝申し上げます．

重要な実証的「法則」として今も重要性は減じていません．

受賞のことば

第二の分野は，実証分析への広がりです．東京
西村淸彦（政策研究大学院大学）

大学赴任以後，次第に理論面から政府統計を使っ

この度，記念すべき第一た実証分析にも軸足を広げて行きました．特に企回の日本統計学会中村隆英

業レベルの生産性についての先駆的な分析は重要賞を受賞させていただき，と思っています．市場経済には自然淘汰のメカニ

誠に感無量です．中村隆英

ズムが働くと思われていました．ところが日本の先生は私の最も尊敬する先

バブル崩壊後の金融危機では自然淘汰のメカニズ

生であり，大変な名誉と感ムが機能しなかったことを示し，当時の常識を覆じております．推薦していしました．加えて，時代に先駆けてデフレ経済のただいた方々，選考委員会委員の方々，学会理事到来を予見し，財・サービス及び不動産の価格形の方々に大変感謝いたしております．私の仕事は，成について分析，そして計測方法の比較や開発を多岐にわたります．そのため焦点が定まらないと進めることができたのも幸運でした．中村隆英先の批判もありました．しかし今回，大所高所から生が体現された，詳細なデータの検証に基づく実「統計」という大きな枠組みの下で，ご評価いた

証研究の伝統を受け継ぐことができたと思っていだけましたことに，大変な心の支えとなりました．

ます．これらの研究の多くは共同研究者から多く心から御礼申しあげます．

のことを学びいままで想像してこなかったような

振り返りますと私の研究及び仕事は三つの分野

結果を見いだすことができました．紙数の制限のに分かれます．第一の分野として，私は研究生活

ため，私を教育してくれたこれら共同研究者の方を数理経済学の研究から出発しました．東京大学のお名前を挙げることはとてもできませんが，皆－5－

さんによってオークンが体現したデータへの感性

まざまな機会に指導を受け，の重要性を改めて認識することになりました．

共著として，いくつかの著

私の仕事の第三の分野は，実務への関与です．

書や論文を書かせていただ

統計審議会委員を務めたあと，日本銀行審議委員，いた恩師にあたります．そ後に副総裁となったとき，当時の日本の統計が分の縁で，2013年に中村先生

散型の弊害が強い上に，予算の削減の真っ先の対がお亡くなりになった直後

象となっており，社会の重要なインフラである統の10月に発行された「日本計が厳しい状況であることを痛感いたしました．

統計学会会報」に，追悼文

そこで日本の統計を統一的に，内容を充実するたを書かせていただきました．そこでも触れたようめにできる限りの努力をいたしました．特に当時に，中村先生は最初の講義では怖い先生という印

必ずしも意思疎通がうまく行っていなかった日本

象で緊張したのですが，その後，大学院に入学す

銀行と官庁実務家の意見交換を密にして相互理解る前の年に最初のお手伝いとして産業連関分析のを深めるようにしたことは，地味ですが重要だっ共著論文を書き，大学院入学後には当時の総理府たと思います．日本銀行副総裁退任後には統計委

統計局や大蔵省の統計に関する研究会に参加する員会委員長として，統計委員会を日本の統計シス機会を与えていただく中で，理論だけではなく，テムの司令塔とする為に，統計改革を主導し改革現実のデータを確認する姿勢を学ぶことになりまの道筋をつけました．その矢先に起きた危機がいした．アメリカでベイズ統計学とロバスト統計学

わゆる2019年の統計不正問題です．国会に何度もを学んで帰国した直後に，国勢調査の調査員を担参考人として呼ばれるという，過去に例のない異当したのは，その頃の教えにしたがったものです

常な状況ではありましたが，日本の統計の信認をが，これもいい経験になりました．その後もさま守る為に毅然とした態度を貫き通すことができた

ざまな調査に触れる機会がありましたが，調査のと思っています．そして，政府統計と民間統計の現場を理解することの重要性については，ますま

垣根を越えて，統計を社会のインフラとして信頼

す強く意識するようになっています．この度の私を確立していく必要があります．最近のコロナ禍

への授賞理由には過分な業績が書かれているのでに関しての政府統計と民間統計のコラボレーショ

すが，その中でも物価指数と法人企業統計は，中ンや，不動産データベースの整備と利便性の向上

村先生のお手伝いをしながら勉強する機会でした．

が重要な課題と考えております．

統計審議会では，毎年，各地の全国統計大会にご以上の三つの分野の私の研究と実務上の貢献は，一緒させていただき，多くの統計関係者との交流

多くの方々の援助なしには成し遂げることはできの機会が得られたことも貴重な経験でした．私自ませんでした．新しい分野で共に研究した多くの

身は大学等における教育の場からは離れましたが，共同研究者，様々な危機への対処に献身的に努力もうしばらくの間は，いくつかの統計の改善につしてくれた多くの実務家の皆様にこの場を借りて，いて貢献できるかもしれません．できる範囲で，心から御礼を申しあげたいと思います．

中村先生からいただいたご恩を社会に還元できることを願っています．

受賞のことば美添

泰人（一般社団法人新情報センター）

2.3

第17回日本統計学会統計活動賞

受賞のことば

中村先生の貢献を記念する賞を提供してくださ竹内った中村千春様と，選考に関わった皆様に，心よ光悦（実践女子大学）

り感謝いたします．私にとって中村先生は，大学

このたびは大変名誉な賞をいただき，大変光栄

１年生のときに統計学の講義を受講して以来，さに思います．推薦された先生方や審査された先生－6－

方に厚く御礼申し上げます．

てきました．大学での高等教育を見てもデータサ

今回の受賞の対象となりイエンス学部の開設をはじめ，ここ数年での動き

ました統計教育に対する活はめざましく，企業においても独自の勉強会など，動につきましては，もちろ

統計を学ぶ機会がますます増えてきていると感じん私だけの活動ではなく，ています．「統計教育の方法論ワークショップ」

統計教育委員会を中心としをはじめとするさまざまな研究会等では，これらた活動であり，歴代の委員の研究成果や授業事例等をご発表されています．

長である，村上征勝先生，

今後とも有益なイベントを開催していきたいと思渡辺美智子先生，藤井良宜

いますので，ぜひ多くのご参加をお願いしたいと先生をはじめ，多くの委員の先生方，また小中高

思います．

大の先生方，児童・生徒・学生さん，また企業の私の活動はこのような先生方と一緒に，また支方々のご協力，統計数理研究所の共同研究などの援活動として，この賞に恥じないように，今後もご支援のもとで，すすめることができています．

引き続き行ってまいりますので，今後ともご指導，改めてお礼申し上げます．本来ですとお世話にな

ご鞭撻のほど，よろしくお願いいたします．

った方々のお名前をすべて申し上げたいところで受賞のことばすが，お名前の紹介だけで，紙面が埋まりますの西浦で，割愛いたします．

博（京都大学）

私の統計教育に関する活動のはじめのころは，この度は，日本統計学会

当時はまだ広尾にありました統計数理研究所での統計活動賞という名誉ある

統計教育委員会で，錚々たる委員の先生方が参加賞をいただきまして，大変される中で，入口付近で参加させていただき，多光栄に存じます．統計活動

くのことを学ぶことができました．統計に関する賞への御推薦をいただきま

深い知識はもちろんですが，その変遷や国内外のした先生，選考の手続きに

統計教育の動き，さまざまなデータやツールの活

携わっていただいた方々に，用など，理論だけでなく，社会での統計の活用を厚く御礼申し上げます．

知ることができました．その際には，ワークショ

今回の受賞は，感染症流行に関する数理モデル

ップなどの開催や関連する事典の編集，海外の資を利用したデータ分析についての教育研究活動に料の翻訳，デジタルコンテンツの開発など，今回対していただきましたが，これには感染症数理モの受賞に関連するさまざまな活動を行うことがでデルの教育研究コンソーシアムの研究者の皆さんきました．関係していた先生方と一緒にいろいろ

や統計数理研究所の統計思考院での夏期大学院と活動できたことに，改めて感謝いたします．

（夏期短期入門コース）運営をご支援いただいた

今も勉強中の私ですが，統計教育委員会では，皆さん，私が主宰する教室の内外で運営に携わっ

統計を学ぶことの真の大切さを改めて感じること

た方々，そして感染症数理モデルに興味を持ってができ，ワクワクしながら，またどきどきしなが取り組まれてきた方々のご尽力によるものです．

ら参加していました．統計数理研究所への長い上

夏期大学院では2014年から毎年80名超の修了生がり坂を登るときに，いつも緊張していたことを思生み出され，研究者を志望する者も現れはじめてい出します．

おり，感染症の流行や実験データに係る統計モデ

ところで統計教育はご存じの方も多いかと思い

ル・数理モデルの活用に携わる新たなムーブメン

ますが，初中等でも学習指導要領の改訂により，トが生まれようとしています．

ここ十数年で大きく統計に関する内容が拡充され

折しも，こういった取り組みの直後の2020年か－7－

ら新型コロナウイルス感染症のパンデミックが生ます．

じ，いまも尚，皆さんの生活に多大な影響を与え続けています．この流行ほど，数理モデルが流行

2.4

第17回日本統計学会統計教育賞

状況の現状把握のためや，必要な対策の方向性の受賞のことば羅針盤として必要になった事例は過去にありませ林

宏樹（兵庫県立姫路西高等学校）

ん．また，これまで行政が出し渋ってきた流行予

この度は，日本統計学会

測がいくつもの研究者から提示される状況が生ま

統計教育賞という名誉あるれ，数理モデルの差異や想定の重要性について議賞を授与していただき，誠論することも少なくない社会が実現されつつありにありがとうございます．

ます．そういう社会が百家争鳴しがちな環境の中，今回の受賞は，新たな時代

夏期大学院の修了生たちはリスク評価の最先端ツを生き抜く生徒の育成のたールに最も深い見識を持つ者となり，中には会社

めに，兵庫県立姫路西高等や研究所を休んで厚生労働省で組織したクラスタ

学校がデータサイエンス教

ー対策班に参画してくれる者がおりました．また，育のカリキュラムマネジメントの研究開発校とし修了生は感染症の数理モデルを他者よりも相当にてスーパーサイエンスハイスクール（SSH）に採理解する立場から，時には技術論としての数理モ

択されたこと，教科書のない学校設定科目「デーデルの解説の役割を担うことも率先して行ってく

タサイエンス」に対して生徒が主体的に授業に取れましたし，そうでなくとも，じっと物事の科学

り組んだこと，指導経験のない科目にまわりの教にアンテナを張りつつ冷静に戦況を見守ってきて職員が協力してくれたという３つの環境が揃ってくれました．

いたから得られた結果です．そして，データサイ

現在，比較的日陰の存在であった感染症の数理

エンス教育に対して，指導助言いただいた多くのモデル研究は，世界で一気に花形の活力ある分野

先生方のご協力に支えられました．この場をお借へと様変わりしました．私自身も日本で果たすべ

りしまして心よりお礼申し上げます．

き役割に変化が生じており，これまでの完全カス

SSH における学校設定科目「データサイエン

タマイズしたコースは編著書籍として出版するこス」の実施は，いままでに実施されていない科目，とになり，国としても関連する分野の人材育成に

教科書のない科目という特性上，時間のなさと不乗り出す機会について相談を下さるようになりま

安との戦いでした．また，数学科教員として19年した．

目の私にとって，「数学」以外の教科「情報」とただ，厳しい見方をすると，日本の感染症数理「総合的な探究の時間」の連携は膨大な情報量のモデルの利活用は他の先進国と比して大きく遅れ取捨選択や価値観の違いなど，様々な壁に当たりを取ったままであり，今回の流行においても十分ながら，計画・教材開発・実践を繰り返しました．

に科学的な政策判断をし得るフィードバックに役

そして，これらの問題を解消するために設立した

立てられたかというと，決して全ての点で胸を張のが「JDSSP 高等学校データサイエンス教育研れる状況ではありません．今後，一気に高まった究会」です．新たな取り組みにおける専門的な相社会のニーズと科学的な質の要求度に正面から立談が校内でできないことは当たり前です．しかし

ち向かい，同分野を国内の成長課題の１つとしてながら，全国に目を向ければ先行的に取り組んで発展させることが求められます．

いる高等学校の教員がおられます．私にとって，微力ながら，そのために引き続き努力して参り

先行的にデータサイエンス教育を実践されているます所存です．今後とも関係各位のご協力，ご鞭全国の先生方に指導助言をいただけることはもち

撻を賜りますよう，何卒よろしくお願い申し上げ

ろんのこと，授業内容以外の学校内での悩み事や－8－他の教員との調整方法など，データサイエンス教したこと心より嬉しく思います．

育を実施していく上での総合的な相談場所ができ

Women in Data Science（WiDS）は，2015年に始たことは精神的な支えとなりました．そして，研まった米国スタンフォード大学を中心とした世界究会のおかげで私の指導力向上につながりました．

的なプロジェクトです．データサイエンス分野で研究会は，渡辺美智子先生，竹内光悦先生にア活躍する女性を中心に，データサイエンスの意義，

ドバイザリーボードとして助言いただき，石井裕

面白さ等を伝え，この分野に男女を問わず多くの基先生（香川県立観音寺第一高等学校），渡部靖

人材をいざない（inspire），教育の機会を提供し司先生（愛媛県立松山南高等学校），橋本三嗣先（educate），また支援する（support）ことを目指生（広島大学附属中学校・高等学校），林兵馬先しています．スタンフォード大学で年１回開催さ生（神戸大学附属中等教育学校）と私の７名で設れ る シ ン ポ ジ ウ ム（WiDS Global） に は， 毎 回立しました．現在では多くの専門家にアドバイス

1000人以上が参加，その動画はこれまで10万回以を受けることができ，データサイエンス教育を実上再生されています．また，世界での地域イベン

践する教科の垣根を越えた教員が集う場となってトの開催は，60か国，150地域以上で行われていいます．今後，日本全国の高校生がよりよいデー

ます．

タサイエンス教育を学べるよう，意見交換・情報

日本の WiDS は，３人のアンバサダーを中心に交換を通して教員相互の学び合いを深める場とし産官学連携の下で行われています．2018年度以来，て研究会の発展に努めていきたいと思います．

横浜市立大学，広島，IBM が合計７回（2021年

最後になりましたが，これまで多くの先生方や開催決定を含む）シンポジウムを開催しました．

生徒に出会い，学ばせていただき，支えられてき

この他，教育啓蒙活動の一環として日本で開催しました．今回の受賞を心より感謝申し上げますとたワークショップは計19回，アイディアソンは計ともに，受賞に恥じないよう，精進してまいりま

４回行われました．この活動には，統計・データ

すので，今後もご指導ご鞭撻のほど心よりお願い

サイエンスの専門家のみならず，中高校生や専門申し上げます．また，このような機会を準備して分野外からの参加者も見られ，既に教育面で広がいただいた日本統計学会の委員の先生方を始め，りのある活動となりつつあります．

関係の先生方に心より感謝申し上げます．ありが2018年の夏，私は日本で WiDS を開催したいととうございました．

スタンフォード大学の WiDS ディレクターへ連絡をとり，シンポジウムの企画を説明しました．そ

受賞のことば小野の際，ディレクターの第一声は「やっと来ました
陽子（Women in Data Science・

ね．ようこそ，日本．待っていましたよ」という

横浜市立大学）ものでした．「高い能力があり，素晴らしい研究

この度は日本統計学会統計教育賞という名誉あ業績を挙げている日本の女性が存在していることる賞をいただき，大変光栄に存じます．ご推薦頂を知っています．しかし，日本では，女性がテッきました統計教育分科会主査・宮崎大学・藤井良

ク業界やアカデミア，政治，様々な場面にて困難

宣先生をはじめ，立正大学・渡辺美智子先生，皆な状況であることは，世界によく知られており，様のご支援にお礼を申し上げます．

私たちはあなた方の困難な状態を理解しているつ

データサイエンスは誰かが取り組むものではな

もりです．そのような状況で，あなたが WiDS にく，「自分ごと」として共感すること，取り組む

賛同してくれること，そして日本でシンポジウム

仲間を信頼し，誠実にことに当たるということ．

を開催しようとしてくれることを，心から嬉しく

日本の WiDS 活動として私どもが発信してきたこ思います」

れらのことを，教育活動の観点からご評価頂きま

私はその時，私たちの WiDS は次の３点を中心－9－

としたい旨を訴えました．１）データサイエンス合を起こす傾向があります．そこで，AIC 元来の領域に参画する人材をいざなう上で，多様性・包導出法に基づき，Kullback-Leibler リスクの漸近摂性の観点から教育活動に貢献したいこと，２）

不偏推定量として AIC を再評価すると，変化点

緩やかでしなやかな産学官連携の形を作りたいこ

パラメータに対する罰則は６となります．なぜ３と， ３） 学 会 発 表 と は 違 う，“Data Science for倍になるのかは謎ですが，AIC の使いやすさは失Social Good” という観点で社会をデザインするこっていませんので実装は容易です．

とを自由闊達に議論し発信していく場としたいこと．

二つ目は Ninomiya and Kawano（2016）で，一般化線形回帰モデルに対して LASSO を用いたとこうして始まった日本での取り組みは，WiDS

きの AIC を評価したものです．LASSO などのス

Global においても高く評価されています．横浜市

パース推定では説明変数としてすべてを考え，一立大学シンポジウムで講演した，デザイナー・エ

部を０と推定するわけですが，すべてを考えるか

マ理永氏が，全世界での WiDS 登壇者約4000人のらといってその数の２倍を AIC の罰則とするこ中から，Best of WiDS としてアジア太平洋地域のとは意味がありません．実際には縮小推定なので素晴らしい発表11人の一人に選ばれたことは，そそれより罰則を小さくしなければならないのですの顕著な例でしょう．

が，どれだけ小さくすればよいかは自明でありま

データサイエンスを一過性のお祭り騒ぎとせず，

せん．Efron et al.（2004）や Zou et al.（2008）は，

日本らしい多様で，しなやかな価値を生み出すた

Stein の等式を用い，AIC に相当するものの罰則

めに，これからも日本の WiDS を進めて参ります．

項がアクティブセットの要素数の２倍となること

みなさまのご参加，ご協力をよろしくお願い申を示しました．これは漸近理論を使わずに得られし上げます．

た驚くべき結果ですが，基本的には正規線形回帰
モデル専用の話です．そこで，漸近理論に頼るこ

2.5

第15回日本統計学会研究業績賞とにし，一般化線形回帰でも，やはりアクティブ

受賞のことば

セットの要素数を次元とする行列のトレースの２
二宮

嘉行（統計数理研究所）

倍に罰則項がなることを示したのが本論文です．

この度はこのような栄え三つ目は Baba, Kanemori and Ninomiya（2017）

ある賞を授けてくださり，で，セミパラメトリックアプローチによる傾向ス

まことにありがとうござい

コア解析のための AIC タイプの情報量規準を導ます．推薦してくださったいたものです．この方法では割り当て変数を傾向

方々，選考を進めてくださ

スコアで割ったものが重みとして推定方程式にかった方々に，心より感謝申

かるのですが，それを情報量規準の適合度項で使し上げます．まずは受賞の対象となったメインのっても罰則項としてパラメータ数の２倍が使われ三つの論文について説明させていただきます．

ていました．そこをきちんとバイアス評価したと一つ目は Ninomiya（2015）で，変化点モデルの AIC を導いたものです．通常のモデルと違い，ころ，罰則項はそれの数倍の大きさが必要である
ことがわかったという結果になります．

変化点モデルはその尤度関数をパラメータ（正確３本とも，AIC の導出法をそのまま踏襲し，しには変化点パラメータ）で微分できないため，通かし各論では需要の高い設定であっても大きく結常とは異なる漸近理論に従います．例えば，変化果が変わってくるものがある，ということを示す

点パラメータの最尤推定量は漸近正規性をもちまものとなりました．情けないことに自分は自分がせん．このことにより，各パラメータに対する罰

活きるテーマを見つけることに苦労し，主に検定

則を２として AIC を形式的に定義すると，過適で研究をしてはいましたが，面白がってもらえる－10－ような結果をなかなか残せませんでした．今回のにおいても，世界的に活躍されている先生方や大受賞は，こういったテーマでやってみようかな，

変勤勉で優秀な学生さんと共同・議論をする機会という自分の決断を後押ししてくれているようにがあり，大変楽しく研究を継続することができま感じます．今後は，受賞に恥じぬよう，この流れした．

でしっかりとやっていこうと思います．最後にな私が進めている研究テーマの一つに，深層学習

りましたが，苦労しているときにいろいろと言わの数理的解析があります．既に広く知られている

れて挫けそうになっている自分を，見捨てずに一ものではありますが，深層学習はここ10年以内に研究者として扱い，励ましてもくださった方々や開発・実用化が急速に進んだデータ駆動的技術の共同研究者の方々に，この場を借りまして心から一つで，多くの状況で従来の統計・機械学習手法

感謝したいと思います．もちろん様々な力不足をよりも非常に高い性能を発揮することが知られて自覚してはいますが，現在の流れを作ることがでいます．深層学習には，未だ計算コスト・安定

きつつありますことは，そういった皆さま方のお性・解釈性などの大きな問題は残っていますが，陰であると思っております．

それを上回る予測性能があることから，現在のAI 技術ブームの中心的な駆動力となっています．

2.6

第35回日本統計学会小川研究奨励賞

しかしこの実用的利点に比して，深層学習は既存受賞のことばの統計学・機械学習の理論では満足に解析できな今泉允聡（東京大学）

いことが知られています．これは，深層学習技術

この度は，日本統計学会

は高次の非凸性や（特徴量の意味での）非線形性の小川研究奨励賞をいただ

を計算機性能で克服することで実現しているので

き，大変光栄です．学会のすが，この非凸性や非線形性そのものは既存の理運営及び選考をしていただ

論的枠組みでは記述できていないことに由来する

いた先生方，推薦をしていものです．過去，蒸気機関や航空機など多くの技

ただいた先生方に御礼申し術が“発見”されてからその基礎づけとなる理論上げます．加えて，私の研が後追いで発展してきたように，深層学習におい究の上で関わりのありましても同様の基礎理論が開発されることが期待された先生方・学生さんを含む全ての方に，あらためています．事実，深層学習と類似する性質を持つて感謝を申し上げます．

統計モデルにおいて，既存の常識を覆すような理

私が統計学の勉強・研究を始めたのは，東京大論的な知見が新たに発見（一部は再発見）されは学経済学研究科の統計学コースの博士課程に編入じめており，深層学習固有とも言える数学の開発してからで，ここで当時研究が盛んだった高次元が活発に進められています．

統計やノンパラメトリック統計学の蓄積を学びま私が行った深層学習の研究のひとつは，統計学した．また，博士課程の半ばからは国立情報学研

におけるノンパラメトリック回帰の枠組みで深層究所の河原林 ERATO や理化学研究所 AIP センタ

学習を解析し，非深層の従来法に比べた優位性をーのコミュニティとの共同研究を通して，統計的説明できる理論を構築するというものでした．こ

機械学習に関する研究を行いました．博士号取得の枠組みのもとでは，ニューラルネットワークが後には統計数理研究所に移り，ここで統計学を用持つ近似性能に関する側面に着目した最適性の議

いた深層学習の数理的解析を始めました．現在は論が可能になるため，その利点を用いてデータが東京大学総合文化研究科の物性・理論物理学の研特異性を持つ状況における優位性を解析しました．

究グループに移り，物理学的側面を絡めて深層学

なお現在では少しテーマを拡張し，学習アルゴリ

習の知見を深めています．どの研究コミュニティ

ズムの性能を考慮するなどの実際の深層学習に近－11－

い設定のもとで，近年の新しい数理的な基礎理論の潜在モデルの混合として表現する枠組みです．

を深層構造に適用する研究を進めています．

これにより，単純な混合効果モデルだけでは表現

この研究を推進していて思うのは，挑戦しがいできない構造までモデリングできるようになりまのある問題がある時代に研究者業をできていて幸したが，当初提案した潜在混合モデルは，推定ア運だということです．深層学習は非常に多くの数ルゴリズムの計算コストが大きいという問題があ

学・計算機的な知見の集合体であり，全てを満足りました．今回の受賞対象となった論文では，クに解析するのは大変困難ではありますが，大変面ラスターをさらにグループ化するアプローチを導白い問題であり，今後も楽しく研究を進めていき入することで，高速な計算アルゴリズムを与えるたいと考えています．

ことができ，さらに推定量の理論的な性質を導出することができました．これにより，大規模なク受賞のことばラスターデータに対しても比較的低い計算コスト菅澤翔之助（東京大学）

この度は，日本統計学会

で柔軟なモデリングが実行できるようになったと考えています．

の小川研究奨励賞を賜りまこの研究を機に，データのグループ化と回帰モ

して大変光栄に存じます．

デル（条件付き分布）の推定を同時に実行する方選考委員会の先生方，推薦

法論の枠組みに興味を持ちました．受賞対象の論をして頂きました先生方，文が完成した後，グループ構造を持った一般化推

これまでご指導賜りました

定方程式の提案や，空間的な位置関係をグループ

先生方に厚く御礼申し上げ

構造に取り入れた空間回帰モデルの開発なども行ます．特に，研究者としての私を修士課程から育なってきました．データの構造が多様化する中，ててくださった，東京大学の久保川達也先生には

このような統計モデリングの考えは今後ますます深く感謝申し上げます．また，博士号取得前に統重要になってくるのではないかと考えています．

計数理研究所で特任研究員として過ごした日々は，受賞対象となった論文は私の中で数少ない単著

今の私の研究者としての礎を築いたと言っても過論文の一つです．共著論文とは異なり，査読対応

言ではありません．当時，手厚いサポートをして等で孤独な戦いを強いられつつも，１人でじっくくださった統計数理研究所の野間久史先生およびりと考えを深めることができたため非常に良い経山下智志先生にも深く感謝申し上げます．

験となりました．一方で，共著論文と比べて単著

私はこれまで，階層モデリングと呼ばれる枠組

論文を刊行までやり遂げるのは多くの時間が必要

みの中で，データに潜む異質性を適切に表現できとなりますが，それを行うだけの時間的余裕を与る分析手法の研究を行なって参りました．修士・

えてくれた現職場の同僚やスタッフにも深く感謝

博士課程の時期は，階層モデリングの中でも特にしたいと思います．

混合効果モデル周辺の話題を研究していましたが，今回の受賞を励みに，統計科学・データサイエ

その頃から混合効果モデルの枠を超えた条件付きンス分野の発展に貢献できるよう，より一層，研分布の柔軟なモデリングはできないかという点に究活動や学会活動に精進していく所存です．

興味が移っていきました．この問いに対する自分なりの答えとして，潜在混合モデルという枠組み

受賞のことば劉を提案しました．これは，クラスターデータ（地言（早稲田大学）

域や個人など何らかの既知の属性によってクラス

この度，栄えある日本統計学会小川研究奨励賞

ター化されているデータ）の分析において，クラを賜り，大変光栄に存じます．選考委員会の先生

スターごとの条件付き分布を全クラスターで共通方，ご推薦いただきました先生方，並びにこれま－12－

でご助言ご指導いただきま

D. Donoho 氏，L. Levina 氏，Y. Ritov 氏，E.

した先生方には，厚く御礼

Ronchetti 氏や R. Samworth 氏のご講演を聞いて，申し上げます．

小さい殻に閉じ込められた私自身の中の統計学が学部３年生のときに，確ぐっと広がり，あれもこれも統計学の範疇に入る

率過程をテーマとした谷口ことが分かり，ブラックホールのように様々な知正信先生のセミナーに参加

見を吸収したい気持ちがその後の研究の支えになしました．幸いにも，のちりました．

に金融工学の礎ともいえる

京都大学に在職していた頃，情報学という広い

伊藤の公式を勉強する機会に恵まれ，蓋然性を判視点から改めて統計学を考える機会に恵まれまし

断する数理に魅了されました．また，偶然の中にた．サイバネティクスというキーワードを中心に，潜む必然性の存在は当時の私に大きなインパクト

自然科学における方法論の構成とその本質的理解がありました．大学院に進むと，経済・金融の実の重要性を再認識しました．統計解析を，ありのデータに触れる機会が増え，その非対称性・非正ままの自然状態と統計学者の間のゲームと表現し規性から実世界の奥深さを感じられました．これていた D. Donoho 氏の論文中の記述を想起しましらのことは私自身の研究の中でも大きな比重を占た．また，下平英寿先生にモデル選択論を始め，めることとなり，非対称・非正規な時系列データ

統計的グラフ理論，深層学習など統計学の様々なの解析手法について考えを巡らすこととなりまし視点についてご指導いただきました．心より感謝た．形にもならないアイディアばかりでしたが，申し上げます．

谷口先生のご指導の下，これらふにゃふにゃとし小川潤次郎先生の論文集を手にして，改めて統たものは生命力が吹き込まれたかのように，一つ計学の時空間的広がりを痛感しました．この発展

ずつ生き生きとしたアイディアに生まれ変わりまは果たして予測できるものなのか見当もつきませした．これらの経験を通して，私は研究の楽しさ

んが，根底にある本質的繋がりはミクロ的視点にを味わい，またその楽しさが今の研究の原動力ともマクロ的視点にも通ずるものがあるのではないもなっています．この場をお借りして，谷口先生

でしょうか．その周りに纏わりつくモデル的偶然に厚く感謝申し上げます．

により様々な研究が生まれ，また新しい統計学に研究の切り口は頑健性にしました．高次漸近理なっていくように感じます．今回の受賞を励みに，論に基づく推定量の有効性に関する統計理論はす

研究活動に一層精進して参りたく存じます．変わでに知の巨人である先生方によって打ち立てられらぬご指導ご鞭撻のほどよろしくお願い申し上げており，その壮大さに圧倒されていました．そのます．

ため，違う視点から研究を展開しようと思い，Peter Huber 氏の Robust Statistics を教科書にしま

2.7

第２回 ISI 東京大会記念奨励賞

した．統計学の教科書にもかかわらずシュレディ

この賞について川崎

ンガー方程式等物理の概念も沢山現れて，Huber

茂（日本大学）氏の博学多識に驚嘆しつつ，一読して痛快でし日本統計学会では，若手研究者の国際的な活動

た．暫くして日本に深い縁のあるチューリッヒ工を 支 援 す る こ と を 目 的 と し て，ISI WSC（ISI

科大学の Hans R. Künsch 先生に誘われ，幸運にWorld Statistics Congress）において研究発表を行も 学 術 研 究 会「From Robust to High-dimensional

う人を対象として，2019年から「ISI 東京大会記

Statistics: 50 Years of Statistics at ETH Zurich」に参念奨励賞（ISI Tokyo Memorial Award）」による表

加し，統計学にのめり込むキッカケとなりました．

彰を行っています．この賞は，1987年に東京で開P.J. Bickel 氏を始め，A. Buja 氏，P.L. Davies 氏，催された ISI WSC 1987を記念して創設されたも－13－

のです．本年の ISI WSC はコロナ禍によりオン

Bayes 型推定量や疑似尤度関数を最大化する最尤ライン開催となり，募集・選考日程が変則的とな

型推定量の漸近挙動を調べることが可能となり，りましたが，通例では，ISI WSC の開催される約

この他にも情報量規準等への展開が見込める議論

１年前に募集を開始し，ISI WSC で研究発表を行となっています．

う若手研究者の中から選考が行われます．次回のISI WSC 2021への参加を通じて，多くの世界中

ISI WSC 2023（2023年７月15日～20日，オタワにからの研究発表を目し，今も世界中で統計学研究て開催）では2022年の夏から秋にかけて募集を開が進行していることを実感できたことは大きな励始する予定です．募集要項は学会ホームページ等

みとなりました．

において公開しますので，関心のある会員の方は奮ってご応募ください．

今後の研究においてもこの経験と受賞を糧に精進してまいりますので，よろしくお願い致します．

受賞のことば受賞のことば仲北祥悟（東京大学）

栗栖

大輔（東京工業大学）

この度は栄誉ある賞を賜

この度は第２回 ISI 東京

り誠に光栄に存じます．こ大会記念奨励賞に選出いたの場を借りて選考に携わっ

だき，誠にありがとうござて戴いた先生方，発表したい ま す．ISIWC2021で は研究における共同研究者で「Probability and Statisticalある神戸大学の貝野友祐先

Models」というセッション

生・大阪大学の内田雅之先生に厚く御礼申し上げます．

で「Gaussian Approximation
and Bootstrap for High-Dimensional Spatial Data」と今回受賞の対象となった The 63rd International

い う タ イ ト ル で 発 表 い た し ま し た．Virtual

Statistical Institute World Statistics Congress 2021

conference ということで，これまでとは違った形（ISI WSC 2021） で の 発 表 “Adaptive Bayes-typeでの開催でしたが，recorded session では同時刻のestimators for noisily observed ergodic diffusion

セッションの発表を聞くことができたり，当日聞

processes” は，観測誤差を考慮した離散観測に基き逃した講演を聞くことができたりとオンライン

づくエルゴード的拡散過程に対する Bayes 型推定

開催の良さを感じることもできました．今回発表

量の性質を論じたものです．離散時間上で観測さした研究はコーネル大学の加藤賢悟先生とイリノれるエルゴード的拡散過程の統計的推測の難点のイ 大 学 ア ー バ ナ・ シ ャ ン ペ ー ン 校 の Xiaofeng

１つは一般に尤度関数が陽に書けないことであり，Shao 先生との共同研究です．本研究では多変量

この点を克服するために疑似尤度関数の議論が広

空間データに対して利用可能なガウス型ワイルドく用いられます．誤差が混在する観測の場合でもブートストラップ法を提案しています．特に各地同じ議論で解決することができることを示したの点で高次元のベクトルを観測する場合にも適用可

が私のこれまでの研究で，今回発表した研究にお能な方法を開発することで，空間データだけでないても疑似尤度関数を対数尤度関数であるかのよ

く時空間データに対しても適用可能であることがうに見なし構成した Bayes 型推定量が一致性・漸特徴です．実装方法についても，既存の有限次元

近正規性等の良い性質を持つことを示しました．

の空間データに対するブロックブートストラップ

この推定量の性質の導出に用いる疑似尤度解析は法に基づく方法よりもシンプルであることが大き疑似尤度関数によって構成される統計的確率場にな利点となっています．さらに論文中では，提案対する大偏差不等式を示すもので，これにより手法の応用例としてアメリカの降水量データの分－14－析結果について紹介しています．独立な高次元デ感謝申し上げます．今後共同研究者の先生方々とータに対する統計的推測とその時系列・空間デー

一緒にこの領域を広くかつ深くきわめて行きたい

タへの拡張については博士課程の頃から現在に至と考えております．そして，私を支えてくれているまでの研究テーマの一つです．今回発表した研る家族と友人達に，お礼を申し上げます．また，究についても，共同研究者であり指導教員でもあ選考に携わった全ての方々にこの場をお借りしてった加藤先生と以前から議論していたテーマだっ

心より感謝いたします．

たのですが，Shao 先生のアドバイスもあり何と受賞の対象となる報告のタイトルは「Sequential

か形にすることができました．この場を借りて共criticality test for branching process with immigration」

同研究者の２人の先生方に御礼申し上げます．まで，分枝過程における臨界性の逐次検定問題につた本研究のモチベーションや理論的結果の適用例

いて考察したものです．分枝過程はウィルスの伝について，特に CARMA random ﬁeld を含む空間

播や SNS による情報の拡散といった現象に使わモデルの例を構成するにあたり，松田安昌先生，

れる基本的なモデルであります．

矢島美寛先生からも貴重な助言をいただきました．

この研究では，分枝過程がオンラインで観測さ２人の先生方にも御礼申し上げます．今回の受賞れる場合を想定し，観測された Fisher 情報量が充を励みにより一層精進して参ります．今後ともご分に蓄積された時点を停止時刻と定義し，その停指導ご鞭撻のほど，どうぞよろしくお願いいたし止時の時点で統計的検定を行うことを考えていまます．

す．この研究の出発点は時系列の自己回帰モデルの単位根問題であり，非エルゴード的な状態が起

受賞のことば

こりうる時系列が観測されるとき，停止時刻をも陶俊帆（京都大学）

この度は第２回 ISI 東京大会記念奨励賞にご選

ちいる統計的逐次解析の手法の有用性が高いと考えられます．

出いただき大変光栄に存じます．

本研究が応用可能になれば，バブルや感染爆発

今回の受賞について，まず外国人特別研究員とのような経済・社会における特異的な現象の早期してのフェローシップをいただいている日本学術でかつ間違いのない探索が可能であると考えられ振興会にお礼を申し上げます．次に，共同研究者

ます．応用に向けた理論の拡張に今後取り組んでの人見光太郎先生，西山慶彦先生，永井圭二先生

いきたいと考えております．皆様から，そのために心より御礼を申し上げます．西山先生は現在，のよいアイディア或いはアドバイスをいただけれ私を外国人特別研究員として京都大学経済研究所

ば幸いでございます．

で受入れ，ご指導をいただいております．永井先

このたびの受賞を励みに，今後も有意義な研究

生は横浜国立大学時代の博士前期と後期課程の指ができるよう，努力を重ねてゆきたいと思います．

導教員であり，この統計的逐次解析の世界に導いどうもありがとうございました．

てくださって，丁寧なご指導をいただいており，

３．第４回細谷賞の公募について松田

安昌（東北大学）

東北大学大学院経済学研究科では，細谷雄三名

研究者のデータ科学研究を奨励するため，細谷賞

誉教授の統計学界における教育・研究への貢献をを創設しました．このたび第４回細谷賞の公募を記念して，広く人文・社会科学分野における若手

開始いたします．本賞は，東北大学須永特定基金－15－より寄付を受け日本統計学会の後援により実施す（1） 申 込 用 紙（http://www2.econ.tohoku.ac.jp/

るもので，受賞者には研究奨励金（10万円）を授~DSSR/hosoya.html）よりダウンロード）

与します．人文・社会科学におけるデータ科学の（2）審査対象とする論文１編

理論および応用研究に努める多くの若手研究者の４．送付／問合せ先応募を期待しています．

応募書類を PDF ファイルにまとめて Email に
１．応募資格て下記宛に送付のこと（1）過去３年程度以内に，国内外の学術誌に掲載

dssr-sec@grp.tohoku.ac.jp

された人文・社会科学分野におけるデータ科〒980-8576 仙台市青葉区川内27－１

学（統計分析・計量経済分析を含む）に関連

東北大学大学院経済学研究科サービス・デー

する論文（単・共著ともに可）の著者である

タ科学研究センター

こと

http://www2.econ.tohoku.ac.jp/~DSSR/（2）論文出版時点において40歳未満の者
５．発表の通知２．応募期限2022年３月31日必着

2022年６月（予定）11月（予定）に受賞者を東北大学に招待し，表彰式および Hosoya Prize Lecture を開催します．

３．応募書類４．2021年統計検定 PBT 方式試験の成績優秀者
樋口大森
2021年に PBT 方式による統計検定が４試験種別で行われました．PBT（Paper Based Testing）方知之 （日本統計学会会長）
裕浩（日本統計学会理事長）

也，松田健吾，山下拓真，吉住宗朔，渡邉健太，
渡邉好夫

式とは，PBT 会場で，紙ベースによって統計検定を受験するシステムです．以下に，各試験種別２級の合格者のうち，成績優秀者でかつ公開に同意さ

最優秀成績賞（Ｓ）：相野翔也，阿部航平，入木

れた方々の氏名を掲載します．掲載は姓の五十音

朋洋，木脇英嗣，神宮寺悠，永井潤平，橋場芽衣，順です．また以下の情報は統計検定のホームペー

三宅隆悟，渡辺豪士

ジでも公開しております．

優秀成績賞（Ａ）：内田陽平，大木友香子，大野圭司，岡橋裕介，梶野敦，佐藤駿，末吉亮太，寺準１級

井健悟，西川誠人，細井克馬，本田真也，三好静

最優秀成績賞（Ｓ）：一色修平，稲場俊弥，亀井治，三好裕之，森圭史，山崎紘菜

郁夫，川原田明徳，木村真也，後藤知晃，鈴木崇
允，鈴木陽太，髙橋良希，豊田和輝，永井潤平，

３級

八巻薫平

最優秀成績賞（Ｓ）：池田梨紗，石川智温，宇佐

優秀成績賞（Ａ）：東達也，綾部佑亮，岩下凌太

神正玄，松本慧朗，太田智樹，岡﨑駿介，金田大樹，河野幸弘，

優秀成績賞（Ａ）：田谷知央

佐々木徹，鈴鹿広輔，鈴木由宇，高田一輝，田中健斗，田保健士郎，中島信也，西村直樹，藤井達

４級

－16－

最優秀成績賞（Ｓ）：登地孝行

優秀成績賞（Ａ）：森下香里

５．統計検定合格者の声
樋口大森
2021年６月受験の合格者の声を紹介します．

知之 （日本統計学会会長）
裕浩（日本統計学会理事長）

かり反省点を振り返って改善できればと思っております．一方で「こんな見方もできるのか」とい

準１級
中島

優秀成績賞（Ａ）

う驚きと発見が数多くあった面もあり，早くも公信也さん

式問題集での解説を待ち遠しく楽しみに感じてお（旭化成株式会社）

ります．

「自分の強み弱みを再認識／驚きと発見も」今後とも継続的に学んでゆき，業務に活かせる

普段はデータ解析業務に就いており，所属するように努めたいと考えております．

部内でも統計検定は自己研鑽の一環として推奨されており，本試験を知ることとなりました．準１

準１級級を受験しようと考えたのは，検定種の中では最金田

優秀成績賞（Ａ）
大樹さん

も出題範囲が広いことに加え，正則化・ベイズ統（データアナリティクスラボ株式会社）

計・サポートベクトルマシンなどの比較的新しめ「基本的な統計学に加え，多変量解析，ベイズ統のトピックにも触れつつ，従来手法の分散分析，計，計量経済学など幅広く学ぶ」

回帰分析，主成分分析やロジスティック回帰，説

私はデータサイエンス企業に所属しており，現

明変数選択を通じたモデル構築・情報量基準に基在は某外資系金融機関で分析業務に従事しておりづくモデル評価など学びを深めるべき問題などもます．データの分析に当たっては，データと泥臭あり，業務上のニーズに沿った内容が一通りカバく向き合うことが最も重要であると日々感じておーされていると感じたためです．

りますが，その先にある統計分析，モデル作成も試験対策の勉強としては過去問を中心とし，類意識した処理が必要であると実感しております．

似問題が掲載された参考書を活用しつつ，１度解

また，学生時代に経済学・計量経済学を用いた研いた問題も繰り返し反復して解くことを心がけて究を行っておりましたが，新卒で入社した企業でいました．そのため試験問題を見たら解法が思いはデータ分析と関りが無かったことから，統計知

浮かぶレベルまで理解を深めることができ，自信

識の証明，復習も兼ねて統計検定準１級を受験いを持った状態で試験本番を迎えることとなりまし

たしました．

た．単に試験問題を解くというより，具体的ケー受験対策に当たっては，基本的な統計学に加え，スに沿って課題設定された問題が多く，身近な事

多変量解析，ベイズ統計，計量経済学など幅広く

例として興味深く読み解きながら勉強することが学びました．主に使用した参考書は以下となりまできました．

す．

受験してみると過去に類題がなかったような問①統計学実践ワークブック（日本統計学会編）

題もあり頭を悩ませましたが，基本に沿った正し②多変量解析法入門（永田靖・棟近雅彦）

い理解が求められる試験内容だと感じました．成

③データ解析のための統計モデリング入門（久保績優秀者として表彰状をいただきましたが，改めて自分の強み弱みを再認識する結果となり，しっ拓弥）④統計学入門（蓑谷千凰彦）－17－

⑤計量経済学【第２版】（浅野皙・中村二郎）

属部署で開催されている外部の講師をお招きして基本的には①を中心に式展開，考え方まで丁寧の勉強会も基礎的な知識を取得することに大変役に学んでノートにまとめ，問題もほぼ全て解ける立ちました．その際テキストとして用いていたのようにしました．多変量解析については②で知識が統計学会公認の以下のテキストになります．

を補完し，③では MCMC の考え方を学びました．

（こちらのテキストでほぼ過不足なく出題範囲が④は数理統計学の入門書であり，①で見た数式をカバーされているように感じました．）

深堀したい場合等に参照しておりました．⑤は行・統計検定準１級対応 統計学実践ワークブッ

列を用いた回帰分析，一般化最小二乗法などを学

ク（日本統計学会）

ぶことができます．

また，各分野のより詳細の内容として主に以下

最後に，データサイエンスが普及しつつあるなの書籍も参考にさせて頂きました．

かで，統計に関する知識の習得，確認を行う重要・現代数理統計学（竹村）

性も増してくると思っております．データ分析業

・パターン認識と機械学習（ビショップ）

務においてはビジネス力も重要であり日々変化も・計量時系列分析（沖本）

しておりますが，適切な手法の選択，統計指標の・分割表の統計解析（宮川，青木）

理解のためにも統計学の基礎知識の重要性は変わ

・実験計画と分散分析のはなし（大村）らないでしょう．引き続き精進して統計検定１級

今回の受験により統計学の土台を形成することの合格，一人前のデータサイエンティストを目指が出来たと感じているので引き続き一級の取得もしたいと思います．

視野に学習を続けたいと考えております．

準１級

準１級

優秀成績賞（Ａ）

山下

拓真さん

鈴木

優秀成績賞（Ａ）
由宇さん（ヤフー株式会社）（株式会社 IHI）

「多種多様な統計分野における一つの学習指標と「数理統計学・機械学習の理解定着をめざして」

して」

私は製造業のデジタルトランスフォーメーショ

私の所属部署では，データを分析したり利活用ン推進部門に所属しており，自然言語処理や意思する業務が多くその際統計の知識が非常に役立ち

決定支援に向けたデータ活用の研究開発を行なっます．しかし統計と一口に言っても多種多様な分ています．併せて，製品の設計・製造やアフター野，理論が存在するため独学で学習を行うには何サービスなどを行なう事業部門においてデータ活

かしらの指標がないとモチベーションを保てない用を推進するために，人材育成にも取り組んでいように考えていました．そのような状況の中，こます．データを正しく活用するために，各種分析の統計検定が一つの学習すべき指標として大変モ

手法や評価方法などをきちんと理解する必要があ

チベーションの支えとなりました．

ると考えました．そのため，あらためて数理統計

統計検定準一級の出題範囲は多岐にわたっており，一般的な統計の入門書だけではカバーされな学・機械学習を学び，その理解の定着のために統計検定を受験しました．

いような分野の知識も要求されるため，独学では受験準備にあたり，基礎的な内容から勉強をや

身につかなかったであろう統計的な知識も獲得すり直しました．まず公式テキスト［1］の出題範囲

る良い機会となりました．その結果，業務でもよを一覧表にまとめ，学習した分野を記録すること

り視野の広い考え方をもってデータ分析に携われで，網羅的に知識を獲得していきました．公式テ

るようになりました．

キストはあくまで概要・結果のみの記載なので，統計検定への対策としては，独学の他，私の所

数理統計学の教科書［2］［3］［4］や関連図書［5］
［6］

－18－

を丁寧に読み込み，その結果が得られる過程の理て，さらに先へ」解に努めました．また問題集［7］は，問題を解い統計検定の受験に至った背景と目的，次に統計た日と正誤も一覧表に記録し，理解していない分

検定受験を経た背景や目的に対する達成状況，最野を明確化して苦手を潰していきました．準１級

後に参考にした書籍の紹介を記載します．

は行列の手計算なども必要なので，計算練習も行

まず背景と目的です．社会的にも会社的にもないました．試験では学んだ知識を効率よくアウ

データ活用に対する期待感が高まる中，数理屋

トプットする必要があるため，知識の定着も重要さんが渇望されていると感じたので自身の力をです．そのため出題範囲のキーワードを見て，関把握・強化するための入り口として統計検定を連する知識をノートに書きだしたり口頭で説明し活用しました．また，統計検定の他にも併せてたりする練習をしました．

DeepLearning 検定や Python 検定，Kaggle 等のコ

今年の準１級はこれまで頻出の分野に加えて，ンペティションも視野に入れています．

多変量正規分布やモデル選択，自己符号化器など，

2010年代に行政や産業界のデータ利活用推進が機械学習でも重要な内容が出題されており，デー

強化されました．また弊社の属す NTT が描く

タ分析の実務者が知識の定着度合いを測るのにはSmartWorld でもデータが中核となります．この向いていると感じました．

背景を踏まえてデータサイエンティストとしての製造業ではデータを活用したビジネスモデルへキャリアを得るために本検定の受験を決めました．

変革を迫られており，データ分析人材の活躍の場

次に本検定を受験した後の背景・目的の達成状がより一層増えていくと考えています．今後は今況を述べます．本結果を知識担保としデータサイ

回学んだ知識を，自身の業務や社内人材育成にもエンティストとしてのキャリアを進むことを考え活用していきたいです．またスキルアップのため，ています．また更なる知識・スキル強化のために，１級やデータサイエンスエキスパートも受験した

現在は各種検定取得やコンペティション参加を進いです．

めていますが，本検定で獲得した知識が理解・思考の土台となっています．

［1］日本統計学会公式認定 統計検定準１級対応 統
計学実践ワークブック（日本統計学会編）

数理好きな人々が楽しめる社会が近づいてきています．時代の追い波を感じます．

［2］現代数理統計学（竹村彰通）

最後に参照した書籍を紹介して結びとします．

［3］現代数理統計学の基礎（久保川達也）

統計検定準一級より基礎的な内容を抑えた『入［4］自然科学の統計学（東京大学教養学部統計学教室）

門統計解析（倉田博史，星野祟宏共著）』，また準一級の教科書・問題集である『統計学実践ワーク［5］東京大学工学教程

基礎系 数学 確率・統計 II（青木敏，竹村彰通）［6］東京大学工学教程

情報工学

ブック・統計検定問題集（日本統計学会』を参考にしました．

機械学習（中準１級川裕志）［7］日本統計学会公式認定 統計検定 １級・準１級

岩下

優秀成績賞（Ａ）
凌太朗さん
（会社員）

公式問題集（日本統計学会編）「受験を通して身についた幅広い知識」
準１級
渡邉

優秀成績賞（Ａ）

AI や機械学習，ビックデータなどの言葉に触健太さんれる機会が増え，統計学を学ぶことで今後の人（NTT コムウェア株式会社）

生・職業プランに活かしたいと考え，統計検定を「データサイエンティストとしてのキャリアを得受験しました．実際に受験して，統計学や AI，－19－機械学習に関する基本概念を体系的に学ぶことが全社のデジタルトランスフォーメーションを推進

でき，上記の目的を達成できたと思います．

する部署に所属しており，特にデータ分析に関す試験問題は本質的な理解を問われ，過去問を解る業務に従事しております．

くたびに統計学の理解が深まりました．学習をす

お客さま価値の創出や社内業務の効率化などをる際も本質的な理解を心がけ，公式問題集（統計進めるには，データに基づいた客観的な意思決定学実践ワークブック（以下 WB）と過去問題集が不可欠です．しかし，データ分析業務の重要性（以下過去問））を中心に学習しました．特に WBや分量が増すにつれて，本部内のデータ分析者だは幅広い出題範囲をほぼ網羅できる構成で，体系

けでは全てに対応できなくなってきました．

的に学習できるため重宝しました．WB の例や例

そこで，データ分析に関する社内教育プログラ

題（章末問題）を解き一周し，不安な箇所は本文

ムを本部で独自に作成しました．毎年数百名の事をしっかり読み理解を深めました．WB １周と過業部門の方に参加いただき，データ分析者の拡大

去問，３周以上することで，合格ライン水準の理に全社的に取り組んでいます．一方，社内教育で解ができたと思います．一方で，WB・過去問を

統計検定を活用されている企業の事例についてお学習する際の難点として，統計や数学の基礎知識話を伺う機会がありました．現在の教育プログラが不足していると WB・過去問の解説が理解でき

ムの改良・発展につながるのではと思い，統計検ないことが挙げられます．これを克服するために，

定を受験してみることにしました．

統計マンガや関連する分野の専門書の拾い読み，２年前に統計検定２級の合格をいただきました

無料学習講座（gacco など）を活用して解説を読が，さらに視野を広げるべく，今回は統計検定準

めるように知識を補完し対応しました．基礎的な１級を目指すことにしました．学習には，日本統

微分積分・線形代数も適宜復習しました．視点を計学会公式認定の標準テキスト，ワークブック，

変えると，統計検定の勉強を通して「微積や行列および公式問題集を活用いたしました．

がこういう場面で使われている」ことを知り，学

統計検定準１級の範囲は広いですが，学習を通生時代に学んだ数学の伏線が回収されたようでとじて，理解不足であった点や網羅できていない点ても興味深く，楽しく学習が進められました．

などが浮き彫りとなり，体系的な知識の修得につ受験を通して幅広い知識を身につけることがでながりました．おかげで業務上もデータ分析の幅き，以前は理解できなかった専門書や統計に関すが広がり，機械学習を活用する上でも統計知識がる会話も今では理解できるようになりました．ま役に立ち，非常に助かっています．また優秀成績

た，会社内で資格が認められるなど自分の知識を賞をいただき自信にもつながりました．次は是非客観的に示すことができ，改めてメリットを感じ

統計検定１級にも挑戦してみたいと思います．

ています．

統計検定は，社内教育プログラムを補完する良今後は１級の取得を目指して学習を続けます．

い資格制度であると感じました．今では本部内で統計学の数理的な背景を学べるため，勉強が楽しの推奨資格の一つとなり，合格者も増えて各自のみです．

スキルアップにも役立っています．データサイエ
ンスに関する検定も始まっており，統計検定が社

準１級
河野

優秀成績賞（Ａ）

内教育プログラムのステップアップの位置付けと幸弘さん

して活用できるかなど今後検討していきたいと思（株式会社 IHI）

います．

「業務の幅を広げ，社内教育も補完する良い資格
制度」
私は，高度情報マネジメント統括本部という，

－20－

２級

最優秀成績賞（Ｓ）

ろについては公式の参考書で勉強しました．私は

相野

翔也さん

統計にはあまり触れることがなかったのですが，（公務員）

学部生の頃に統計の授業を受けたことがあったの「行間を理解して証明が分かったときの快感は最で，勉強するにつれて，少しずつ思い出すことが高」

出来ました．

大学は経済学部で統計学を基礎から丁寧に学び

普段，数学を専門にしておりますが，統計の分ました．サークルの後輩の統計学の定期テスト対野はあまり使ったことがなかったので，概念を理策で，後輩が最高評価を獲れるくらいに分かりや解するのに時間がかかりました．しかし，妻に教すく指導できます．ただし，それでは形に残らなえるということを意識して勉強したことによって，いため，何か形に残したいと思いました．また，私自身の知識が整理され，理解が深まりました．

資格を維持するのに費用が掛からなくてお財布にところが，当日は思ったよりも難しかったのと，優しいこともあり，統計検定を受験しました．こ

普通の電卓を忘れてしまったことによる計算ミスのような形に残す機会を与えてくれた統計検定にが多発し，ボーダーライン上かなと予想していま大変感謝しており，また，最優秀成績を獲れたこした．蓋を開けてみると，結果は合格で，ランクとを嬉しく思います．

Ａで，驚きました．今回，ランクＡをとることが統計検定２級のコツはまず，高校数学Ｂの「確できた要因は，インプットとアウトプットをバラ

率分布と統計的な推測」を学習することだと思いンスよく取り入れた勉強をしたことによると思います．そして，大学への範囲の橋渡しになるテキ

ます．妻は今後も準一級の合格を目標に勉強を続ストである鳥居泰彦の「はじめての統計学」を読けるようなので，私もまた教えながら一緒に勉強むことをオススメします．それから，和や定数倍したいと思っています．

などの「期待値の性質」と「分散の性質」に沿って，さまざまな証明をしていくことが大事です．

２級

優秀成績賞（Ａ）

テキストの行間を理解して，さまざまな証明が大野

圭司（公務員＜保健所＞）

分かったときの快感は最高です．大変難しそうではありますが，来年は準１級・１級にチャレンジさん「統計で知る．統計で伝える．」

したいと思います．

保健所で厚生統計と情報処理に携わっています．

かなりの学習量を要しそうなため，共に励むことができる会がほしいなと思っています．

統計検定は３級，統計調査士，専門統計調査士に続いて，４種類目の合格となりました．
コロナ対応でまとまった時間が取れないなか，

２級

優秀成績賞（Ａ）

すき間時間に過去問題集で「傾向と対策」を練っ

三好

裕之さん

たつもりが，本番では面食らう問題ばかり．今回，（インペリアル・カレッジ・ロンドン

最後の PBT（紙ベースの試験）ということで，数学科 PhD ２年）「２級に求める能力はここまでなんだぞ」という「インプットとアウトプットをバランスよく取り出題者からのメッセージを感じ取りました．成績

入れた勉強」

は良くありませんでしたが，なんとかＡ評価．２

妻の研究分野で統計的仮説検定や，不偏推定などの手法を用いた分析がなされている論文が多か

級範囲をマスターしたとはとても言えませんので，今後も基礎学習を続けたいと思います．

ったため，妻と一緒に勉強して統計検定２級を受

統計検定の過去問を解いていて感銘を受けるの験することにしました．勉強方法としては，過去

は，社会課題となっているテーマや直観に反する問を解くことをメインとし，よくわからないとこ

結論を引き出す問題がたびたび選定されているこ－21－

とです．統計学の学習が数値の操作技法の習得だ

えた点や不明に思った点をノートに書き留めていけになってしまわないようにという出題者の教育きました．

的配慮が感じられ，個人的にも知見を拡げることができました．

特に期待値，分散，共分散，標準化を用いた問題では毎回自分で立式し計算するよう心がけ，こ

さて，今も続く新型コロナウイルス感染症の対の作業をしているうちに統計学の計算のコツが掴応では，保健所の業務ひっ迫が課題となりました．

めました．

私の勤務先でも厳しい人員不足に直面し，他部署

・受験後の感想から応援職員を派遣してもらう必要が生じました．

Ａ判定で合格できたことはもちろん嬉しいです

追加人員数の算出にあたっては，PCR 検査数，が，合否以前の話として，今回の学習を通して１

陽性者発生数などの指標と職員の残業時間との回年生で学んだ範囲の復習が十分に達成できたと思帰分析を行い，定量的な根拠資料としました．コ

えたことがとても嬉しかったです．

ロナ対応では心身ともに追い詰められましたが，分散に関する計算や線形回帰モデルなど，統計

そんな中でも統計学を学んでいてよかったと感じ

検定で学んだことは金融や計量経済学の授業を理た出来事です．まだしばらく困難な状況が続くと解する上で役に立っています．

思われますが，今後は政策立案の観点からも，保健所管内の感染状況と，都心や周辺地域の感染状

４級

優秀成績賞（Ａ）

況の分散分析や，ワクチン接種と感染状況のデー

森下

香里さん
（会社員）

タの相関分析など，統計学を積極的に活用したいと考えています．

「学び直しを形に残すため，思い切って受験」

２級

優秀成績賞（Ａ）

でも統計学や回帰分析を使った研究をしておりま

三好

静治さん

した．その後，社会人となり，統計の知識を本格

もともと大学と大学院で経済学を専攻し，なか（東京理科大学経営学部

的に使うことはなくなってしまったのですが，

ビジネスエコノミクス学科２年）

日々の仕事のデータや時事ニュースをより理解す「経済学科の学生として統計検定を受けた感想」

るために，統計学を忘れてしまう前に学び直した

統計検定の問題は様々な視点から統計を考える

いと思うようになりました．その際に，どうせ勉必要があり，統計学への理解の補強という意味で強するなら形に残そうと思い，統計検定というもとても有意義でした．また，経済学を学ぶ上で統のがあることをネットで知り，勉強を開始いたし

計学２級の知識が役に立っています．

ました．もともと新型コロナウイルスが蔓延する・きっかけ

前から勉強を開始していたのですが，試験の中止

私は大学２年生に上がりたての時に，授業内でもあり，仕事をしながら勉強時間を確保するのも紹介されて統計検定を知りました．そしてこの時難しく，一度，勉強をやめてしまいました．しかに２級の過去問を解いたところ，ほとんどが１年し，中途半端にするのはもったいないと思い，思生の授業で習った範囲であるにも関わらず３，４

い切って先に受験申し込みをし，今度は試験日に割ほどしか正解できず，統計学が身に付いていな

間に合うように勉強を再開しました．過去問を繰

いとわかったので２級を受けることを決めました．

り返し解き，自分の苦手な分野を１つずつ潰して・勉強方法

いきました．仕事が忙しい時はまとまった時間を

統計検定２級の範囲の大部分を昨年度に履修し確保するのも難しいため，時には移動時間に勉強ていたので大まかな学習は飛ばし，インターネッ

するなど，少しでも合格に近づけるよう努めましト上の練習問題や公式の過去問を解きつつ，間違た．その結果，４・３級の受験を一発で合格する－22－

ことが出来ました！社会人になり，自分の仕事やするわけではないですが，「統計検定に合格でき勉強を形にすることが少なくなりますが，こういたんだ！」という心の支えがあることで，引き続った小さな積み重ねで自己肯定感を高めたり，新き新しいことに挑戦していこうという前向きな気

たな知見を増やせたりできるのかなと思います．

持ちになっています．

統計の知識や統計検定の合格が日々の仕事に直結

６．理事会・委員会報告（2021年７月24日開催）
一般社団法人

日本統計学会

理事会

場所

東京大学大学院経済学研究科1301

ハイブリッド出席型バーチャル委員会として実施
日時
場所

2021年７月24日（土曜日）

Zoom（ミーティング ID：837 9072 9225）

午後１時00分～午後１時52分

理事の総数

14名

出席理事の数13名

東京大学大学院経済学研究科1301

監事の総数

3名

出席監事の数2名

ハイブリッド出席型バーチャル理事会として実施
出席者：

Zoom（ミーティング ID：837 9072 9225）
理事の総数

14名

出席理事の数13名

理事：樋口知之会長，大森裕浩理事長，小池祐太（庶

監事の総数

3名

出席監事の数2名務），加藤昇吾（庶務），吉田靖（会計），青嶋誠（JJSD），
中島上智（広報），吉羽要直（大会・企画・行事），菅出席者：

澤翔之助（国際），各務和彦（国際），瀬尾隆（渉外），

理事：樋口知之会長，大森裕浩理事長，小池祐太（庶佐藤整尚（渉外），竹内光悦（教育），岩崎学（監事），務），加藤昇吾（庶務），吉田靖（会計），青嶋誠（JJSD），

川崎茂（監事）中島上智（広報），吉羽要直（大会・企画・行事），菅

欠席：栁原宏和（会誌編集和文），山下智志（監事）澤翔之助（国際），各務和彦（国際），瀬尾隆（渉外），
佐藤整尚（渉外），竹内光悦（教育），（以上13名，括弧＜報告事項＞

内は役割分担）１．JJSD 支援委員会

監事：岩崎学，川崎茂

青嶋委員長より，JJSD の編集状況と今年度の投稿状

欠席：栁原宏和（会誌編集和文），山下智志（監事）況 に つ い て 説 明 が な さ れ た． ま た，JJSD が ESCI

第１議案

（Emerging Source Citation Index） に 採 択 さ れ，Web of

常設委員会における委員の追加について

大森理事長より，資料に基づき，常設委員会における委員の追加について提案があり，審議の結果，承認

Science のデータベースに登録されることが報告された．
２．和文誌編集委員会

された．
第２議案

栁原委員長が作成した資料に基づき，大森理事長よ常設委員会における委員の再任について

り和文誌の編集状況について報告があった．

大森理事長より，資料に基づき，常設委員会におけ

３．大会委員会

る委員の再任について提案があり，審議の結果，承認
された．
第３議案

吉羽委員長より，2021年度統計関連学会連合大会の進捗状況について報告があった．

会員の入退会

４．企画・行事委員会

大森理事長より，回収資料に基づき，入退会希望者が紹介され，審議の結果，承認された．

報告事項なし
５．庶務委員会
加藤委員長より，以下について報告があった．

一般社団法人

日本統計学会委員会

・今後の予定について
・2021年度統計関連学会連合大会における企画セッシ

日時2021年７月24日（土曜日）
午後１時52分～午後３時05分

ョンについて・Web 名簿の更新頻度の周知について－23－

・後援承諾について

等教育学校のグループが1st prize（世界第一位）を受賞（1）第13回データビジネス創造コンテスト主催：慶

したことが報告された．

應義塾大学 SFC 研究所

データビジネス創造・

10．その他

ラボ

報告事項なし（2）第８回青森県統計教育セミナー＜審議事項＞

主催：青森県
６．広報委員会

１．JJSD 支援委員会

中島委員長より，会報188号が校了し，月末に発行予審議事項なし２．和文誌編集委員会

定であることが報告された．
７．国際関係委員会

審議事項なし菅澤委員長より，2021年度統計関連学会連合大会の３．大会委員会

プレナリーセッションにおいて Studipto Banerjee 教授にご講演いただく予定であることが報告された．また，審議事項なし４．企画・行事委員会

今年度は台湾で開催予定である，台湾統計学会，韓国

大森理事長より，2021年度の春季集会を慶應義塾大

統計学会，日本統計学会共同開催の国際セッションの学経済学部・経済研究所との共催とする提案があり，企画状況について報告があった．

審議の結果，承認された．

８．渉外委員会

５．庶務委員会

佐藤委員長より，今年度の科研費が交付されたとの審議事項なし報告があった．また，瀬尾委員より，統計検定につい６．広報委員会て以下の報告があった．

中島委員長より，資料に基づき，国立国会図書館か・６月に準１級，２級，３級，４級の PBT 方式試験が行われた．

らのインターネット資料収集保存事業（WARP）への協力依頼について説明があり，審議の結果，継続して・11月に１級，統計調査士，専門統計調査士の PBT 方式試験を実施予定．2022年度以降，１級以外は CBT検討することとなった．
７．国際関係委員会

方式試験へ移行する．

審議事項なし・CBT 方式試験についても，成績優秀者・合格者の声

８．渉外委員会の会報への掲載を，引き続き行なっていく．

審議事項なし・データサイエンス基礎の CBT 方式試験が新設され，

９．統計教育委員会

配信が開始された．

審議事項なし９．統計教育委員会

10．その他

竹内委員長より，資料に基づき，ISLP Poster Competition

審議事項なし2020-2021の Younger Age Division で， 神 戸 大 学 附 属 中７．2021年役員・代議員協議会記録
小池祐太・加藤昇吾（日本統計学会庶務担当理事）
日時：2021年９月５日（日曜日）
午後６時30分～午後８時35分
場所：東京大学大学院経済学研究科1301
ハイブリッド出席型バーチャル協議会として実施

議題
１．会長挨拶
２．理事および委員の交代について
３．連合大会中の日本統計学会関連セッションについZoom（ミーティング ID：821 3227 2500）
参加人数41名て
４．第16回春季集会について
５．科学研究費の現状について
６．統計検定の活動報告－24－

７．統計エキスパート人材育成プロジェクトについて

・準会員制度について

８．その他（質疑応答，意見交換，情報提供等）

・和文誌の完全オンライン化について

・理事会報告・今後の予定８．博士論文・修士論文の紹介
最近の博士論文・修士論文を原稿到着順に紹介

博士論文いたします．（1）氏名（2）学位の名称（3）取得●（1）高橋亜実（2）博士（理学）（3）東京工業大学（4）論文題名（5）主査または指導教員（6）

大 学（4）Bayesian Optimization Design for Dose-

取得年月の順に記載いたします．

Finding Studies（用量探索試験におけるベイズ最適 化 デ ザ イ ン ）（5） 金 森 敬 文・ 鈴 木 大 慈（6）2021年９月

９．新刊紹介会員からの投稿による新刊図書の紹介記事を掲書である．実際の調査データに対する適用例とと載します．

もに，多重対応分析を簡潔に解説している．

● Le Roux, B. and Rouanet, H.（著），大隅昇・小●鈴木督久『世論調査の真実』日本経済新聞出版，

野裕亮・鳰真紀子（訳）『多重対応分析』オーム

2021年９月，990円（税込）

社，2021年７月，3,520円（税込）

内容紹介：世論調査と選挙予測の現場をリアルに

内 容 紹 介：“Multiple Correspondence Analysis”,

描いた一般向け新書．支持率の違いはメディアのQASS Series 163, SAGE Publication の全訳版である．

論調と無関係など．測定の信頼性を示す一方，回Benzécri のフランス流データ解析からの流れを汲

収率問題を強調．占領期の起源にも遡り，日本のむ幾何学的データ解析の観点にもとづき，多重対教科書が伝えてきた大統領選予測などの伝説を覆

応分析の基本概念と利用方法を平易に記した入門

す．

10．学会事務局から
学会費払込のお願い

は 学 会 ホ ー ム ペ ー ジ よ り お 願 い い た し ま す．

2021年度会費の請求書が会員のお手元に届いて（https://www.jss.gr.jp/fee/）．

いることと思います．会費の納入率が下がると学会会計に大きく影響いたします．速やかな納入に

学会費自動払込の問合せ先ご協力をお願い申し上げます．便利な会費自動払

学会費自動払込問合せの旨とともに，氏名と住込制度もご用意しています．次の要領を参照の上，所を以下にお伝えください．手続きに必要な書類

こちらもご活用下さい．また，クレジットカードが送付されます．

での学会費払込も受け付けております．お申込み－25－〒101-0051

入会承認

東京都千代田区神田神保町3-6
能楽書林ビル5F

岡崎彰良，岡野遼，髙橋俊太，東史翁，吉門孝司，

公益財団法人統計情報研究開発センター内

吉田総太，米倉頌人（敬称略）

日本統計学会担当
Tel & Fax：03-3234-7738

退会承認

E-mail：shom@jss.gr.jp

田中祐輔，土屋太郎（敬称略）

現在の会員数（2021年９月22日）

訃報
次の方が逝去されました．謹んで追悼の意を表し，御冥福をお祈り申し上げます．
大屋

祐雪

名誉会員

佐藤

朋彦

会員

武藤

宣道

会員

名誉会員

14名

正会員

1,383名

準会員

8名

学生会員

60名

総計

1,465名

賛助会員

17法人

団体会員

7団体

11．投稿のお願い
統計学の発展に資するもの，会員に有益である

原稿送付先：と考えられるものなどについて原稿をお送りくだ〒103-0021

さい．以下のような情報も歓迎いたします．

東京都中央区日本橋本石町2-1-1○来日統計学者の紹介

日本銀行 調査統計局

訪問者の略歴，滞在期間，滞在先，世話人など

中島 上智

宛

をお知らせください．

E-mail：koho@jss.gr.jp○博士論文・修士論文の紹介（統計学会広報連絡用 e-mail アドレス）（1）氏名（2）学位の名称（3）取得大学（4）論文題名（5）主査または指導教員（6）取得年月をお知らせください．

•統計学会ホームページ URL：
https://www.jss.gr.jp/•統計関連学会ホームページ URL：
http://www.jfssa.jp/○求人案内（教員公募など）○研究集会案内•統計検定ホームページ URL：
https://www.toukei-kentei.jp/○新刊紹介
著者名，書名，出版社，税込価格，出版年月をお知らせください．紹介文を付ける場合は100字程度までとし，主観的な表現は避けてください．
○会員活動紹介（叙勲・受章，各種受賞等）
できるだけ e-mail による投稿，もしくは，文書ファイル（テキスト形式）の送付をお願い致し
ます．

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