教員の主な教育内容

先端データサイエンス
池田　思朗日野　英逸福水　健次吉田　亮 Wu Stephen 相馬　輔李　静沛

統計基盤数理
伊藤　聡伊庭　幸人江村　剛志鎌谷　研吾栗木　哲庄　建倉二宮　嘉行藤澤　洋徳間野　修平加藤　昇吾坂田　綾香志村　隆彰田中　未来船渡川　伊久子 FIGUEIRA LOURENÇO BRUNO 逸見　昌之村上　大輔持橋　大地矢野　恵佑

学際統計数理
上野　玄太金藤　浩司川﨑　能典中野　慎也野間　久史松井　知子南　和宏山下　智志吉本　敦足立　淳小山　慎介島谷　健一郎瀧澤　由美朴　堯星前田　忠彦三分一　史和村上　隆夫

先端データサイエンス

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氏名（役職）メールアドレス	研究指導内容	担当授業科目	キーワード
池田　思朗（教授） shiro[at]ism.ac.jp	統計学には応用的側面と理論的側面の両方が重要である。応用的な研究としては実データ解析、特に天文データ解析を扱う。電波干渉計のイメージングを始め、X線から光・赤外までさまざまな波長の観測に対する信号処理の方法の開発から宇宙論の統計解析まで、幅広い問題を扱う。理論的な研究としては情報幾何学を基礎として、信号処理や情報理論の基礎的な問題を扱う。	信号処理特論	天文データ解析、情報幾何、信号処理
日野　英逸（教授） hino[at]ism.ac.jp	数理工学、特に、機械学習とデータ解析について教育する。機械学習のアルゴリズムに対して、何故あるアルゴリズムがうまくいくのか、直感的かつ理論的な説明が可能な解析方法が身につくような指導をする。数理的に問題をモデル化・定式化して解決することができるようになることを目標として研究指導を行う。	統計モデリング特論	機械学習、数理工学、情報幾何学
福水　健次（教授） fukumizu[at]ism.ac.jp	統計的機械学習および数理統計学に関する理論と応用について研究指導を行う。具体的には、（1）正定値カーネルと再生核ヒルベルト空間を用いた統計的方法（カーネル法）(2) 深層学習に関する数理的な理論と方法 (3) 位相的データ解析などの幾何的特徴によるデータ解析法、などを中心に、関数解析、幾何学、代数学などの幅広い数理的視野に立った新しい方法論に関する教育・研究指導を行う。	統計的機械学習	機械学習、深層学習、カーネル法、位相的データ解析
吉田　亮（教授） yoshidar[at]ism.ac.jp	データ科学の実応用に関する研究教育指導を実施する。機械学習、深層学習、ベイズ統計、実験計画法、Python/Rプログラミング等の基礎から始め、実問題への応用を通じてデータ科学の方法論を体系的に学ぶ。マテリアルズインフォマティクスやバイオインフォマティクスに関心がある学生に対しては、当該分野の最先端の研究をフォローしながら研究指導を実施する。	データ科学応用	機械学習、マテリアルズインフォマティクス、バイオインフォマティクス
Wu Stephen （准教授） stewu[at]ism.ac.jp	ポリマー材料設計、分子動力学シミュレーション、構造ヘルスモニタリング、土壌特性予測、緊急地震速報など、実践問題から統計手法の開発と実装について研究指導を行う（原理の理解からプログラミングまで）。具体的な統計手法：ベイズモデリング、不確実性の定量化、逐次モンテカルロ法、転移学習主なプログラミング言語：Python、Matlab、R	ベイズ不確実性定量化の工学応用	ベイズ推論、機械学習、数理工学
相馬　輔（准教授） soma[at]ism.ac.jp	組合せ最適化の理論と応用について研究指導を行う．具体的な研究テーマとしては，(1)劣モジュラ性をもつ組合せ最適化問題に対するアルゴリズムの開発，(2)行列を用いた組合せ最適化アルゴリズムの設計および，代数的な問題に対する組合せ最適化からのアプローチ，(3)数理最適化の統計学・機械学習への応用，特にオンライン最適化など不確実性をもつ最適化問題．	組合せ最適化特論	劣モジュラ最適化と機械学習、線形代数と組合せ最適化、不確実性を含む最適化
李　静沛（准教授） chingpei[at]ism.ac.jp	非線形最適化または大規模機械学習について研究指導を行う。最適化に関して、理論、アルゴリズム、および実装を含むトピックを扱い、特に非平滑正則化最適化とそれらのさまざまな分野での応用。機械学習に関しては、連合学習、深層学習、および他のモダンな機械学習モデルを含むさまざまなタスクにおいてトレーニングをより効率的にすることに主眼を置いている。	大規模機械学習のための非線形最適化	非線形最適化、連続最適化、大規模機械学習

【助教】林　慶浩 / Le Thanh Tam

統計基盤数理

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氏名（役職）メールアドレス	研究指導内容	担当授業科目	キーワード
伊藤　聡（教授） sito[at]ism.ac.jp	最適化の理論とその応用に関する研究指導を行う。具体的には（1）無限次元最適化や階層的最適化を含む連続的最適化の理論と算法、関連する関数解析および数値解析（2）ロバスト最適化・半無限計画・2レベル計画・確率計画など不確実さのもとでのシステム設計（3）制御工学・信号処理・金融・スポーツなど現実の分野への応用などを取り上げる。	システム最適化	無限次元最適化、階層的最適化、不確実性
伊庭　幸人（教授） iba[at]ism.ac.jp	複雑な確率分布を扱う手法、特にマルコフ連鎖モンテカルロ法・逐次モンテカルロ法の統計、統計物理、工学、機械学習、組み合わせ論等への応用について研究指導を行う。扱う対象の例としては、パターン認識やベイズ推定の諸問題、ランダム系の統計物理、格子タンパク模型、誤り訂正符号、試験問題のサンプリング、分割表や魔方陣の数えあげなどがある。また、MCMCのアウトプットを利用したモデル選択手法についても興味を持っている。	モデリング特論２	マルコフ連鎖モンテカルロ法、逐次モンテカルロ法、モデル選択
江村　剛志（教授） emura[at]ism.ac.jp	多変量生存時間データ解析法の指導を主とし, その他統計学全般が指導できます. 例えば, コピュラに基づく生存エンドポイント間の従属構造モデリングの統計手法を確立するための研究を行います. 医学研究や工業製品開発の際に現れる「打ち切り」,「切断」,「競合リスク」など複雑なデータの構造を理解し, その状況を扱える技術を, 研究を通して身に着けます. また, 独創的な統計モデルの提案と, 的確な統計的推測を適用する研究能力を身に着けられるように指導します. 同時に, 開発した統計手法を実行するＲパッケージの作成や, ウェブアプリの開発も含めて, 理論から実践まで総合的に指導を行います.	生存時間解析	コピュラ、生存時間解析、打ち切り
鎌谷　研吾（教授） kamatani[at]ism.ac.jp	ベイズ統計学と、解析に必要になる統計計算手法について研究指導する。統計計算手法では、とくにマルコフ連鎖モンテカルロ法や逐次モンテカルロ法、カルマンフィルタを扱う。また関連するマルコフ連鎖とその収束理論や、隠れマルコフモデル、確率解析や確率過程についても取り上げる。計算、数理、統計の応用の３つの素養を身につけることを目指す。	ベイズ計算	ベイズ統計学、マルコフ連鎖、モンテカルロ法
栗木　哲（教授） kuriki[at]ism.ac.jp	数理統計学、多変量解析の理論と応用ならびに関連する数理について研究指導を行う。(1) 多変量解析（連続多変数データ解析、分割表解析、グラフィカルモデルなど）における統計推測理論と数値解法 (2) 統計分布理論の積分幾何・確率幾何的アプローチ（確率場の解析、位相的データ解析、天体データ解析への応用など） (3) 代数的方法、離散数学・組合せ数学など応用数理手法と統計科学の接点	数理・推論特論２	数理統計、多変量解析、幾何学的アプローチ
庄　建倉（教授） zhuangjc[at]ism.ac.jp	点過程に関する数学理論と統計推論手法について講義を行う。数学理論では、ランダム測度、Janossy測度、Janossy密度、Campbell測度、モーメント測度、条件付き強度、Papangelou強度、Palm強度を含む点過程に関する基本概念と理論を紹介する。統計推論手法では、モデルの構築、情報の認識、モデル診断、モデル選択、シミュレーション、予測、および予測評価を含む手法を中心に紹介する。	点過程の理論	点過程、統計的なモデリングと予測、確率過程論
二宮　嘉行（教授） ninomiya[at]ism.ac.jp	通常の統計的漸近理論が成立しないような非正則な統計モデルについて、また、標準的な最尤推定法が妥当でないようなケースにおける推定法について、研究指導を行う。具体的には、(1) 尤度がパラメータで微分できない変化点モデルや、信号モデル・混合分布モデル・因子分析モデルのような識別不能性をもつモデル、(2) スパース推定や、傾向スコアを用いたセミパラメトリック推定、を扱う。	非正則統計理論	因果推論、スパース推定、統計的漸近理論
藤澤　洋徳（教授） fujisawa[at]ism.ac.jp	統計的推測や統計的機械学習、加えて、それらを利用したデータ解析に関わる教育･研究指導を行う。それぞれを独立に扱わずに、リンクしながら学んで研究することを念頭に置く。手法のテーマ：ロバスト統計、ダイバージェンス、スパース・モデリング、グラフィカル・モデリング、非対称分布、モデル選択、混合効果モデル、欠測データ解析、多重検定、異常検知、など対象データ：医学データ、品質管理データ、ゲノムデータ、など	統計推論	統計的推測、統計的機械学習、統計的データ解析
間野　修平（教授） smano[at]ism.ac.jp	様々な分野に現れ、組合せ論、計算代数、特殊函数、微分幾何に関わる、主に離散確率構造の周辺の統計・確率論的問題について研究指導を行う。特に、分割表を含む離散グラフィカルモデル、整数分割、壺モデル、離散ランダム測度、ランダムグラフ、相互作用粒子系におけるサンプリングのアルゴリズムと統計的推測を対象とする。先端的データ主導科学におけるデータ解析の方法と実際についても留意する。	確率モデル	確率モデル、代数統計、ベイズ統計
加藤　昇吾（准教授） skato[at]ism.ac.jp	数理統計学の理論と応用について研究指導を行う。具体的には、(1) 非ユークリッド空間上のデータ（方向データ、形状データなど）の統計解析法、(2) 確率分布・回帰モデルなどのパラメトリック統計モデルの理論と応用、(3) コピュラ（接合関数）と関連した尺度、などを扱う。実用性と理論的な扱いやすさを兼ね合わせた統計理論の構築とその応用を目指し研究指導する。	パラメトリック統計モデル	回帰分析、統計的分布論、方向統計学
坂田　綾香（准教授） ayaka[at]ism.ac.jp	さまざまな推定問題に関する近似的手法の研究指導を行う。特に平均場理論や近似推定アルゴリズムを中心的に用いる。具体的には、スパース推定やベイズ的モデリングをランダム多体系の問題として数理的に捉える考え方を学び、近似方法及びその近似精度や信頼性の評価を合わせて行う方法を身につける。このような研究教育活動を通して、多様な問題に対して適用可能な数理的アプローチを学ぶ。	ランダム系の平均場理論	平均場理論、スパース推定、近似的ベイズ推定
志村　隆彰（准教授） shimura[at]ism.ac.jp	統計科学の基礎である確率論の研究指導を行う。近年、統計学の急速な発展に伴い、より高度な数学が求められている状況を鑑み、 (1) ガウス分布、ポアソン分布、安定分布など多くの重要な分布を含む無限分解可能分布及びその確率過程版である無限分解可能過程。 (2) 稀であるが、影響の大きい極端事象を研究対象とする極値理論。加えて、双方に共通する確率分布の裾の挙動やその数学的道具である正則変動関数の理論を扱う。	数理・推論特論１	レヴィ過程、極値理論、正則変動性
田中　未来（准教授） mirai[at]ism.ac.jp	数理最適化の中でも特に連続最適化に焦点を当て、その理論と数値解法およびそれらの応用について研究指導を行なう。具体的な研究指導内容は以下の通り: (1) 大規模な非線形最適化問題や錐最適化問題および関連する諸問題に対する数値解法および関連する理論、(2) それらのオペレーションズ・リサーチや統計科学など諸分野への応用。	計算数理特論	連続最適化、数理最適化、オペレーションズ・リサーチ
船渡川　伊久子（准教授） funato[at]ism.ac.jp	複数の対象者に対し、ある反応変数を時間の経過とともに繰り返し測定した経時データの解析で用いられる線形混合効果モデルやその拡張などの統計モデルに焦点をあて、研究指導を行う。また、無作為化などの研究デザインについて、および実際の問題に使われる統計に焦点をあて、研究指導を行う。	経時データ解析	経時データ解析、線形混合効果モデル
FIGUEIRA LOURENÇO BRUNO （准教授） bruno[at]ism.ac.jp	連続最適化の理論・応用について研究指導を行う。 1. 錐線形最適化におけるアルゴリズムや前処理などの開発と解析。悪条件問題の求解と解析。エラーバウンド 2. 錐非線形最適化におけるアルゴリズムの解析と最適性条件の研究 3. 連続最適化に関連する数学。例：ジョルダン代数、凸解析、など 4. 非平滑最適化	凸解析と錐最適化	連続最適化、錐最適化、非平滑最適化
逸見　昌之（准教授） henmi[at]ism.ac.jp	主に、医学・生物統計学に関連した（現代的な）統計的手法の理論と応用について研究指導を行う。具体的には、欠測データ解析、統計的因果推論、セミパラメトリック推論、メタアナリシスなどが挙げられるが、これらは社会科学など他の分野でのデータ解析にも用いられており、そのような面にも関心を向けつつ、方法論を通して幅広い視野を持った学生を育成したい。	推測統計特論	セミパラメトリック推測、情報幾何、統計理論
村上　大輔（准教授） dmuraka[at]ism.ac.jp	空間統計学、空間・時間情報を活用した統計モデリングとその都市・地域問題への応用についての研究指導および教育を行う。具体的には、空間相関や時系列相関といった相関関係に着目したガウス過程や回帰の高度化、様々な分布・種類・精度のデータを扱うための時空間モデルの構築、社会経済、環境、疾病などに関する実問題に着目した応用研究に関する指導を行う。	空間統計学特論	空間統計学、時空間モデリング、都市・環境解析
持橋　大地（准教授） daichi[at]ism.ac.jp	統計的自然言語処理を中心に、関連する離散データの統計的機械学習についても教育研究指導を行う。具体的には、自然言語処理を中心として言語学、ロボティクス、教育統計学、音楽・音声処理、計量社会科学、バイオインフォマティクス、インスティテューショナル・リサーチなどの分野で研究を行っており、これらについて教育研究指導を行うことができる。	統計的自然言語処理のための機械学習	自然言語処理、ベイズ統計、ノンパラメトリックベイズ法
矢野　恵佑（准教授） yano[at]ism.ac.jp	数理統計学の理論と応用について研究指導を行う。具体的には、 (1) 予測分布論 (予測の情報量規準・予測分布構成論) (2) 高次元・無限次元統計 (3) 地震・測地データの解析などのトピックについて研究指導を行う。赤池情報量規準やクロスバリデーションといった予測に基づく手法の評価はデータ解析における基本的手段である。予測を通してデータ解析手法の性質を理解し新たな手法構築を目指す。	高次元確率統計	予測分布論、高次元・無限次元統計、地震・測地データの解析

【助教】奥野彰文/ 野場啓

学際統計数理

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氏名（役職）メールアドレス	研究指導内容	担当授業科目	キーワード
上野　玄太（教授） gen[at]ism.ac.jp	データ同化の方法と応用についての研究指導を行う。データ同化とは、大規模なデータセットを対象とした時系列解析の方法であり、時間発展を解くシミュレーションモデルとデータセットを組み合わせることで予測・推定の精度の向上を図るものである。問題に応じた時系列解析の方法、統計モデルの構築、並列計算を用いた実装、推定結果の解析法について研究指導及び教育を行う。	データ同化特論	データ同化、シミュレーション、並列計算
金藤　浩司（教授） kanefuji[at]ism.ac.jp	生物統計学、工学、環境科学の分野の諸問題を解析する統計理論の構築について研究指導を行う。具体的には以下のような問題を取り上げる。（1）現象の発生メカニズムの特性を記述する確率分布の導出および母数の推測に関する問題（2）同一の個体において等間隔ではない推定間隔で繰り返し計測されるデータの解析を可能とする統計モデルの構築に関する問題	環境統計学特論	生物統計学、環境統計学、正の領域で定義された確率分布
川﨑　能典（教授） kawasaki[at]ism.ac.jp	時系列計量経済分析に必要とされる手法に関して研究指導を行う。具体的には、単位根検定、共和分モデル、多変量ARモデル、条件付き分散均一モデル、条件付きデュレーションモデルなどである。また、潜在変数を持つ時系列モデルの推定法とその応用に関しても研究指導を行う。特に収益の予測性、資産価格変動モデル、資産価格決定モデル等の文脈で必要とされる時系列モデリングの技法を取り上げる。	時系列解析特論	非定常時系列解析、条件付分散不均一性、多変量時系列モデル
中野　慎也（教授） shiny[at]ism.ac.jp	時空間データの解析、及びそれに基づく推定、予測手法を扱う。特に、システムの支配法則を記述した数値シミュレーションモデルと大量の観測データの両方を活用して推定、予測を行うデータ同化や、大規模時空間データの状態空間モデルによる解析を主な題材とし、現実の問題への応用を意識しながら、必要となるモデリング技法や高次元の問題を解くための計算手法について研究指導を行う。	統計計算システム	データ同化、状態空間モデル、統計的エミュレータ
野間　久史（教授） noma[at]ism.ac.jp	医学・生物統計学の理論・応用について研究指導を行う。具体的には、 (1) 臨床研究・疫学研究における研究デザインと統計解析の方法 (2) エビデンス統合のための方法論（メタアナリシス，システマティックレビュー） (3) 医学研究における欠測データの防止と有効な統計解析 (4) 大規模ゲノムデータの解析など、医学研究における実践的な問題を解決するための方法論に関する教育・研究指導を行う。	医療統計学特論	医療統計学、応用統計学、臨床疫学
松井　知子（教授） tmatsui[at]ism.ac.jp	カーネルマシン、隠れマルコフモデル、グラフィカルモデル、深層学習モデルなどによるマルチモーダルデータの判別およびマイニング技術について研究指導を行う。具体的に、（1）音声・話者認識（2）マルチメディア異種混合データの判別などの大規模な実データを扱う課題を取り上げて、そのための有望な統計的技術の本質について考察する。	マルチメディア情報処理	機械学習、状態空間モデル、カーネルマシン、深層学習モデル
南　和宏（教授） kminami[at]ism.ac.jp	情報セキュリティ、特にビッグデータの利活用において重要なプライバシー保護技術について研究指導および教育を行う。特に機密情報を含むミクロデータの安全な公開に必要となる匿名化技術、統計開示抑制の最新研究を取り上げ、情報セキュリティの学術研究において重要な構成要素となる、攻撃者モデルの定義、安全性指標の定式化、実施アルゴリズムの設計及び評価手法等について体系的な研究指導を行う。	プライバシー保護技術概論	匿名化、統計開示抑制、差分プライバシー
山下　智志（教授） yamasita[at]ism.ac.jp	確率的に発生する社会的リスクに対して、リスク量の把握とリスク対応システムやリスクモデル評価方法の確立について研究を行う。本年度の対象分野としては、（1）信用リスクの計量化とその管理方法（2）市場変動などのファイナンス関係の予測モデルとその評価方法（3）政府調査ミクロデータを用いた企業評価（4）不動産データなど複数かつ複雑な構造を持ったデータベースの解析などを扱う。	ファイナンス統計学	信用リスク、市場リスク、リスク意思決定
吉本　敦（教授） yoshimoa[at]ism.ac.jp	その時々の社会ニーズに対応した最適な資源管理のあり方を模索する上では、資源管理の目的や制約条件に対応した新たな数理モデルの開発及びその応用による経済分析が必要となる。資源管理に関わる決定論的及び確率論的な数理経済モデル、経済活動・自然成長を通した予測モデル、更には最適化による制御モデルの構築について、フィールドワークを通したデータ収集から数理経済分析に至る工程を通して研究指導する。	応用確率論	離散最適化、数理計画法、資源管理
足立　淳（准教授） adachi[at]ism.ac.jp	生物進化のようにグラフ構造をもったシステムから生成されたデータを解析し、もとのシステムを再構築するためのモデリングを行う。ゲノムなど生命遺伝情報の統計的解析法として、分子進化（塩基やアミノ酸の置換、ゲノム構造の変異）のモデリング、最尤法やベイズ法による分子系統樹の推定、ゲノム構造の比較や変異の統計的解析などに取り組む。生物学上の問題を統計学の視点から、実践的なデータ解析法の研究教育を行う。	ゲノムデータ解析	分子進化のモデリング、分子系統樹の推定、最尤法、生命遺伝情報
小山　慎介（准教授） skoyama[at]ism.ac.jp	自然や社会にみられる複雑な現象を、主に確率・統計的な方法を用いてモデル化し解析するための方法を指導する。具体的には、1) 確率過程の基礎理論；2) 確率微分方程式、マスター方程式、フォッカー・プランク方程式などの解析的手法；3) 状態空間モデル、カルマンフィルタ、非線形フィルタリング；4) ベイズモデリング；5) 自然科学、社会科学、工学における確率モデリング。	確率的モデリング	確率過程、状態空間モデル、ベイズモデリング
島谷　健一郎（准教授） shimatan[at]ism.ac.jp	空間及び時間情報を含むデータに関するデータ解析及びモデリングを開発する。個体ベースデータについては、空間点過程モデルが中心で、特に集中分布をもたらすネイマン・スコット過程が核となる。扱うデータは主に生き物に関するもので、野外において人間が観察して得た森林樹木や野鳥などが多いが、遺伝子や動物装着型ロガーによるデータも扱う。	空間統計モデルと確率幾何学	点過程、生態学、時空間モデル
瀧澤　由美（准教授） takizawa[at]ism.ac.jp	多様、複雑なデータ・信号を解析し有益なシステムを創出するため、まず、ディジタル信号処理の基礎の習得を指導する。次に、情報の数理的扱いのために、シャノンの情報理論と通信系の基礎を取り上げる。さらに、人間を含む生物の脳・神経システムの有する高度で柔軟、省電力な動作の仕組みを研究することによって、計算、通信、計測の新たなシステムの構築を目指す。	モデリング特論１	時空間解析、リモートセンシング、無線通信システム
朴　堯星（准教授） parkys[at]ism.ac.jp	様々な組織や地域コミュニティーなどを対象とした社会調査に焦点をあて、調査デザインをはじめ、調査の実施，最終的には得られた調査データを用いた解析等といった一連のプロセスについて、実証研究の事例を取り入れながら、研究指導および教育を行います。具体的には、 (1)組織行動に関する調査と統計的解析 (2)自治体住民調査の実践的研究と応用 (3)郵送調査法に関する実験研究、等	調査デザイン論	組織行動調査、自治体住民調査、郵送調査法
前田　忠彦（准教授） maeda[at]ism.ac.jp	社会調査を典型的な素材とし、データの取得から調査データの解析に至るプロセスについての研究指導を行う。データ取得法については標本調査の理論と実際、また実際の調査プロセスに関する諸問題を扱う。対比のために、社会調査以外の型のデータ取得と解析についても考察する。データ解析法としては、調査データに適用される典型的な多変量解析法の実践的な課題を中心に検討する。	標本調査論	社会調査、サンプリング論、調査データ解析
三分一　史和（准教授） miwake1[at]ism.ac.jp	自然科学や工学システムにおける複雑なフィードバックシステムの特徴抽出とシステム構造の理解のための時空間モデリングについて研究指導を行う。主に脳神経データなどの生体信号データを例にして、実問題解決のための時空間フィルタリング、因果解析、ネットワーク推定、信号の分離と再構成、デジタル画像処理、可視化などに関する種々の手法をとりあげる。	複雑系統計システム解析	時空間解析、因果解析、ニューロインフォマティクス
村上　隆夫（准教授） tmura[at]ism.ac.jp	データ解析・機械学習におけるプライバシー保護技術や安全性指標について研究指導を行う。具体的には、(1)差分プライバシーなどの安全性指標に基づくプライバシー保護技術の確立、(2)プライバシー保護技術の安全性・有用性の理論解析と評価実験、(3)安全性と有用性を両立する新しい安全性指標の設計など、プライバシー保護に関するトピックを基礎から応用まで幅広く扱う。	差分プライバシー	プライバシー保護、安全性指標、差分プライバシー

【助教】清水　信夫

統計思考院

【助教】湯浅良太