| 第30回 日本統計学会賞 |
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| 南 美穂子 氏、西山 慶彦 氏、藤澤 洋徳 氏 |
| 第5回 日本統計学会中村隆英賞 |
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| 川崎 茂 氏、長岡 貞男 氏、国友 直人 氏 |
| 第21回 日本統計学会統計活動賞 |
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| 中間 栄治 氏・岡田 昌史 氏 (共同受賞) |
| 第21回 日本統計学会統計教育賞 |
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| 独立行政法人統計センター、新井 仁 氏 |
| 第19回 日本統計学会研究業績賞 |
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| 柳 貴英 氏、清水 泰隆 氏 |
| 第18回 日本統計学会出版賞 |
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| 第39回 日本統計学会小川研究奨励賞 |
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| 石原 卓弥 氏、仲北 祥悟 氏、奥戸 道子 氏、藤森 洸 氏 |
1982年 お茶の水女子大学理学部数学科卒業、日本ユニバック株式会社（現BIPROGY）、1990年 カリフォルニア大学サンディエゴ校数学部マスターコース修了、1993年 同Ph.D.コース修了、Ph.D.取得。1995年 東京理科大学理学部応用数学科助手、1999年 統計数理研究所助教授、2009年 慶應義塾大学理工学部数理科学科教授、現在に至る。
南美穂子氏は、制限付き最尤推定法を我が国に早期に導入し、欠測値を含む二変量正規分布下での相関係数推定への応用とその推定量の性質に関する理論的検討を行うなど、統計理論の発展に貢献してきた。また、離散分布論においてはラグランジュ展開に基づく分布族生成の研究や、多変量ラグランジュ分布族の多変量逆ガウス分布への収束に関する研究を行うなど、独創的な成果を挙げている。さらに、環境統計学、とくに生物資源評価の分野において、ゼロの多いデータのモデル化の理論研究や、サメの平均混獲数推定に関する水産学との学際的な共同研究を長年にわたり継続してきた。近年は回帰木や階層クラスタリングに関する研究も精力的に展開している。加えて、日本統計学会における諸委員会活動や、慶應義塾大学での教育・研究指導にも多大な貢献を果たしており、氏の功績はきわめて顕著である。南氏のこのような統計学の発展および普及に対する多大な貢献は，日本統計学会賞に相応しいものである。
[1] Minami, M. and Lennert-Cody, C.E. (2024). Regression tree and clustering for distributions, and homogeneous structure of population characteristics, Journal of Agricultural, Biological and Environmental Statistics.
[2] Lennert-Cody, C.E., Maunder, M.N., Román, M.H., Xu, H., Minami, M. and Lopez, J. (2020). Cluster analysis methods applied to daily vessel location data to identify cooperative fishing among tuna purse-seiners, Environmental and Ecological Statistics, 27(4), 649-664.
[3] Minami, M., Lennert-Cody, C.E., Gao, W. and Román-Verdesoto, M. (2007). Modeling shark bycatch: The zero-inflated negative binomial regression model with smoothing, Fisheries Research, 84(2), 210-221.
[4] Minami, M. (2007). Multivariate inverse Gaussian distribution as a limit of multivariate waiting time distributions, Journal of Statistical Planning and Inference, 137(11), 3626-3633.
[5] Minami, M. and Shimizu, K. (1998). Estimation for a common correlation coefficient in bivariate normal distributions with missing observations, Biometrics, 54(3), 1136-1146.
1986年 京都大学経済学部卒業、1989年 京都大学大学院経済学研究科修士、2000年 ロンドン経済大学(London School of Economics and Political Science)博士課程修了 Ph.D.取得、1996年 名古屋大学情報文化学部講師、2001年 名古屋大学大学院環境学研究科助教授、2002年 京都大学経済研究所助教授、2005年 京都大学経済研究所教授、現在に至る。
西山慶彦氏は、ノンパラメトリックおよびセミパラメトリック統計手法の理論研究において、長年にわたり顕著な業績を挙げてきた。研究の前半では、セミパラメトリック・モデルにおける有限次元パラメータの推定理論に取り組み、高次漸近展開を駆使した理論的解明を目指して一次の漸近理論では捉えきれないバンド幅やカーネル関数の影響を明らかにした。また、セミパラメトリック・モデルにおけるブートストラップ法の理論的正当性を確立した。研究の後半では、モデルの関数形を検証する特定化検定の分野において、非線形依存関係を含む一般的なGranger型因果関係の検定や回帰関数の検定法などを多様なノンパラメトリック手法により提案し、応用可能性を大きく広げた。さらに、データ駆動型バンド幅使用時の検出力の厳密な評価や、検出力を最適化する新たなバンド幅選択法の開発など、実証研究のニーズに応える理論研究を精力的に行った。西山氏のこのような統計学の発展および普及に対する多大な貢献は，日本統計学会賞に相応しいものである。
[1] Nishiyama, Y., & Robinson, P. M. (2000). Edgeworth expansions for semiparametric averaged derivatives. Econometrica, 68(4), 931-979.
[2] Nishiyama, Y., & Robinson, P. M. (2005). The bootstrap and the Edgeworth correction for semiparametric averaged derivatives. Econometrica, 73(3), 903-948.
[3] Nishiyama, Y., Hitomi, K., Kawasaki, Y., & Jeong, K. (2011) A consistent nonparametric test for nonlinear causality— Specification in time series regression, Journal of Econometrics, 165(1), 112-127.
[4] Hitomi, K., Iwasawa, M., & Nishiyama, Y. (2021) Optimal minimax rates against nonsmooth alternatives. Econometrics Journal, 25(2), 322-339.
[5] Hitomi, K., Iwasawa, M., & Nishiyama, Y. (2023) Optimal minimax rates of specification testing with data-driven bandwidth. Econometric Reviews, 42(6), 487-512.
1992年 広島大学理学部数学科卒業、1997年 広島大学大学院理学研究科博士課程修了、博士（理学）取得、1997年 東京工業大学大学院情報理工学研究科助手、2001年 統計数理研究所准教授、2013年 統計数理研究所教授、2018年 理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員、2024年 統計数理研究所統計基盤数理研究系主幹、2024年 総合研究大学院大学執行役、現在に至る。
藤澤洋徳氏は、ロバスト統計およびスパース・モデリングの分野において顕著な研究業績を挙げてきた。ロバスト統計では、外れ値の割合が必ずしも小さくない場合でも潜在バイアスを十分に抑えるという独創的な観点から新たな頑健性の概念を導入し、当該分野の発展に大きく貢献した。また、スパース・モデリングの研究では、ゲノムデータや企業データの解析から着想を得て、応用上有用な手法を提案するとともに、理論的保証を伴った形で方法論を進展させた。これらの成果は、統計科学にとどまらず、機械学習やバイオインフォマティクスといった関連分野においても応用されている。さらに、統計学界の若手研究者育成にも熱心であり、総合研究大学院大学におけるデータサイエンス教育にも積極的に関与している。藤澤氏のこのような統計学の発展および普及に対する多大な貢献は、日本統計学会賞に相応しいものである。
[1] Fujisawa, H. and Eguchi, S. (2008). Robust parameter estimation with a small bias against heavy contamination. Journal of Multivariate Analysis, Vol. 99, 2053-2081.
[2] Kanamori, T. and Fujisawa, H. (2014). Affine invariant divergences associated with composite scoring rules and their applications. Bernoulli, Vol. 29, 2278-2304.
[3] Kanamori, T. and Fujisawa, H. (2015). Robust estimation under heavy contamination using unnormalized models. Biometrika, Vol. 102, 559-572.
[4] Takada, M. and Fujisawa, H. (2020). Transfer learning via l1 regularization. The 34th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
[5] Nagumo, R. and Fujisawa, H. (2024). Density ratio estimation with doubly strong robustness. The 41st International Conference on Machine Learning (ICML).
1975年 東京⼤学⼯学部卒業、総理府統計局、国連統計部（ニューヨーク）等を経て、2007年〜2011年 総務省統計局⻑。2012年〜2017年 ⽇本⼤学経済学部教授。国連統計委員会議⻑、国際公的統計協会（IAOS）会⻑、応⽤統計学会会⻑、⽇本統計学会会⻑、統計委員会委員等を務める。現在、⼀般財団法⼈⽇本統計協会 理事⻑、滋賀⼤学データサイエンス・AI イノベーション研究推進センター特別招聘教授。
川崎茂氏は多年にわたり統計行政に携わり、公務在職中及び退官後も一貫して経済統計を含む公的統計の作成・推計・分析等における改善・発達に多大な貢献をした。公的統計の作成手法に関する研究や、公的統計の基盤である統計制度の国際比較を行い、望ましい制度の在り方を研究し、特に、統計制度改革、経済センサスの創設、事業所母集団データベースの整備など実務面での重要な成果が多数ある。2007年に60年ぶりに行われた統計法の全面改正では中心的な役割を果たし、さらに経済センサスの創設に尽力し、2009年には最初の経済センサスの実施に至った。また、統計教育の発達・普及を率先して推進し、日本統計学会会長在任中は統計専門人材育成プロジェクトの設立・推進に尽力した。また、国際的な統計整備について日本としての積極的な発信・交流にも努めた。川崎氏の業績は、公的統計全般の発達・普及・啓発を通じて経済統計の分析、理論等の発展に寄与するものであり、中村隆英賞に相応しい。
[1] 川崎茂・上⽥聖（2024）「公的統計における総合的品質管理の取組」『統計数理』第72巻，第2号.
[2] 川崎茂（2021〜2025）「国際統計制度とは何か」『統計』第73 巻第1 号〜第76巻，第3号.（注 各巻の奇数⽉の号に計26 回にわたり掲載）
[3] 川崎茂（2020）「⽇本の統計学の歴史的発展における公的統計の役割」『⽇本統計学会誌』第49巻第2号，pp.161-186.
[4] 川崎茂（2021）「コロナ禍における世界と⽇本の国勢調査」『社会と調査』第27巻，pp.112-113.
[5] 川崎茂（2019）「統計制度の国際⽐較−⽇本の統計制度の特徴と課題」『統計と⽇本社会 データサイエンス時代の展開』（国友直⼈・⼭本拓編）東京⼤学出版会，pp.237-251.
[6] 川崎茂（2019）「品質管理と専⾨性の向上による信頼性の確⽴−-毎⽉勤労統計調査の不正問題からの教訓」『統計』第70巻，pp.18-21.
[7] Kawasaki, S. (2015) “The challenges of transportation/traffic statistics in Japan and directions for future” International Association of Traffic and Safety Sciences Research, Vol. 39, pp.1-8.
[8] 川崎茂（2010）「公的統計の新たな⽅向を⽬指して：統計局⻑の役割」『統計』第61巻 第12号 pp.14-21.
[9] 川崎茂（2005）「⽇本の統計制度を考える−国際⽐較の観点から」『統計』第56巻 第1号 pp.13-28.
[10] 川崎茂・⾚坂歩（2003）「アメリカの経済センサス」『統計』第54 巻第6号 第8号.（注3 回にわたり掲載）
[11] 川崎茂（2001）「統計の品質評価」『統計』第52巻 第1号，pp.13-17.
[12] 川崎茂（1996）「求職意欲喪失者は潜在的失業者か？」『統計』第47巻第7号 pp,43-48.
[13] 川崎茂（1993）「統計提供における秘密保護」『統計』第44巻第1号〜第3号.（注 3回にわたり掲載）
[14] 川崎茂・福井武弘・會⽥雅⼈（1989）「諸外国におけるビジネスフレームの整備」『統計』第40巻第10号.（注 第41巻第7号まで8回にわたり掲載）
[15] 川崎茂・⼩林國夫（1988）「ホットデック法の決め付け誤差の評価⽅法に関する考察」『統計局研究彙報』第46巻，p79-95.
[16] 川崎茂（1985）「昭和55年国勢調査の同居児表による出産⼒の推計結果」『統計局研究彙報』第44巻.
1975年 東京大学工学部卒業、1975年 通商産業省入省、1980年 マサチューセッツ工科大学スローン経営大学院卒業（経営学修士）、1990年 Ph.D in Economics（マサチューセッツ工科大学）、1992年 成蹊大学経済学部教授、1996年 一橋大学商学部教授、1997年同イノベーション研究センター教授、2015年 一橋大学名誉教授・東京経済大学経済学部教授、2023年 同大学退職。現在、経済産業研究所のプログラム・ディレクター(イノベーション分野)。
長岡貞男氏は、統計分析を活用したイノベーション研究において顕著な貢献を果たし、国際的にも高い評価を受けている。著書『発明の経済学』は日経・経済図書文化賞を受賞するなど、多くの研究成果を挙げている。特に、特許制度改革の統計分析による研究は、エビデンス・ベースの政策形成に先駆的な役割を果たした。加えて、発明者レベルのデータを集約した新たな統計データの開発と分析においても国際的に重要な役割を果たし、発明の創造過程や商業化過程の理解を深めることに貢献した。さらに、知的財産分野の統計を政府や企業の意思決定に活用するための整備や事例創出にも尽力し、特許庁の知的財産活動調査への助言やOECD主催の国際会合での知的貢献など多岐にわたる活動を展開した。これらの実績は2021年4月の経済産業大臣表彰受賞によっても裏付けられている。長岡氏の研究と普及活動は、経済統計の発展に大きく寄与するものであり、中村隆英賞に相応しい。
[1] 『発明の経済学：イノベーションへの知識創造』, 2022年, ⽇本評論社.
[2] “Assessing the R&D Management of a Firm in Terms of Speed and Science Linkage: Evidence from the US Patents,” 2007, Journal of Economics & Management Strategy, 16(1), 129-156.
[3] “Patent Statistics as an Innovation Indicator” 2010, Handbook of the Economics of Innovation, Vol. 2, edited by Hall, Bronwyn H. and Nathan Rosenberg), Oxford: Elsevier (with Kazuyuki Motohashi and Akira Goto)
[4] “An economic analysis of deferred examination system: Evidence from a policy reform in Japan,”, 2015, International Journal of Industrial Organization, 39, 19-28. (with Isamu Yamauchi)
[5] “Making the Patent Scope Consistent with the Invention: Evidence from Japan”, Journal of Economics & Management Strategy, 2018, 27(3), 607-625. (with Okada Yoshimi, Yusuke Naito)
1975年3月 東京大学経済学部卒業、同大学院経済学研究科を経て1981年7月 (米国)スタンフォード大学大学院卒業(統計学MA, 経済学Ph.D.)、 (米国)ノースウエスタン大学経済学部助教授、東京大学経済学部助教授・教授、明治大学政治経済学部特任教授を経て2021年9月より統計数理研究所特任教授(大学統計教員養成センター)、東京大学名誉教授、現在に至る。
国友直人氏は、計量経済学および計量ファイナンスの統計モデル推測理論において優れた研究業績を挙げるとともに、公的統計の作成を担う官公庁の実務者に対し長年にわたり積極的に助言を行ってきた。特に、1998年に米国センサス局が公表した季節調整法X-12-ARIMに関して多数の解説論文を発表し、実務者の理解促進に大きく貢献した。また、実務家からの相談事例を基に、取組む価値のある課題を学術界に示し続けてきた。さらに2016年9月からは総務省の「速報性のある包括的な消費関連指標の在り方に関する研究会」座長を務め、新指標の作成方法および体系化の在り方、単身モニター調査パネルデータ、供給側データ、ビッグデータの変動分析、バイアス補正及び合算方法、 家計調査、家計消費状況調査の推計及び合算方法、公表の一体化、などの問題に検討を行い2017年3月に報告書を公表した。このような国友氏の経済統計の方法論研究と実務の両面での多年にわたる顕著な功績は、中村隆英賞に相応しい。
[1]「ベンチマーク問題と経済時系列：GDP 速報とGDP 確報を巡って」,2011 年4 月, 経済学論集(東京大学経済学部), 2-19, 77-1.(川崎能典氏との共同)
[2]「GDP 速報の推定法の改善について」, 経済学論集(東京大学経済学部), 2010年11月, 76-3, 2-21. (佐藤整尚氏との共同)
[3]「日本のマクロ経済統計の課題：季節性・構造変化・平滑化問題」, (加納悟教授追悼記事), 2010年4月,ミネルバ書房. (佐藤整尚氏との共同)
[4]「景気判断と平滑化問題：GDP 公表値を巡って」, 経済学論集(東京大学経済学部), 2010年7月, 76-2, 72-87. (佐藤整尚氏との共同)
[5]「最近のマクロ経済変動と季節調整(貿易統計を題材に)」, 経済学論集(東京大学経済部) , 2010年10月, 76-1, 56-74. (高岡慎氏との共同)
[6]「経済季節性と季節転換時系列モデル」, 2005年9月, 「季節調整法X-12-ARIMA（2000）の利用：法人統計の事例」2001年10月, 経済学論集, 67 巻3号, 2-29, 日本統計学会誌, 35-1, 1-26. (高岡慎氏と共著)
[7]「経済時系列の状態推定とマクロ指標」統計研究彙報, 2022年３月, 第79号, 1-20. (櫻井智章・佐藤整尚氏との共著)
[8] “A robust-filtering method for noisy non-stationary multivariate time series witheconometric applications,” Japanese Journal of Statistics and Data Science (JJSD), 2021, 4 , 373-410. with S. Sato, Open Access.
[9] The SIML Filtering Method for Noisy Non-stationary Economic Time Series, with Seisho Sato, Springer, 2025年2月.
統計解析システムR の日本語化と普及に関する貢献
統計解析システムRは現在、世界的に統計学の中心的ソフトウェアの一つであるが、当初は英語圏の研究者を中心に開発されていたため、日本での普及には日本語化が不可欠であった。中間栄治氏はボランティアとしてRの日本語化に着手し、そのプログラムはR開発者コミュニティから高く評価されるとともに、後の多言語化の端緒となった。その中で中間氏はRに直接貢献した数少ない日本人の一人である。岡田昌史氏はRのメッセージの日本語化に大きく貢献しただけでなく、情報交換サイト「RjpWiki」を長年運営し、日本におけるRの普及に顕著な役割を果たした。これらの功績は、日本におけるRを利用した統計研究および応用の基盤を支える重要な活動として高く評価されるものである。以上の実績は、統計活動賞に相応しい。
独立行政法人統計センターは、2003年に設立された独立行政法人（総務省所管の行政執行法人）で、総務省統計局所管の国勢調査をはじめとする基本となる統計の作成（製表）を行うほか、各府省や地方公共団体の委託を受けた統計作成を行い、これらの機関の統計整備を支援している。さらに、公的統計の業務基盤・利用基盤の提供業務（政府統計の総合窓口（e-Stat）、オンライン調査システム、事業所母集団データベースなど）や、公的統計の二次利用サービスの提供業務（オンサイト利用による調査票情報の提供、オーダーメード集計、匿名データの作成・提供など）を行うなど、日本の公的統計制度を支える役割を担っている。
前身は総理府統計局製表部で、1984年の総務庁設置時に統計局と別組織の統計センターとなり、2003年に総務省所管の独立行政法人統計センターとして発足し、2015年に特定独立行政法人から行政執行法人へ移行している。
独立行政法人統計センターは、統計教育において顕著な実績を残している。第一に、教育用標準データセット（SSDSE）の作成と普及である。政府統計e-Statからデータを取得する際、検索や抽出に時間を要し、欠損値の前処理も必要となるが、SSDSEはこれらの手間を省き、すぐに分析に利用可能なデータ素材を提供する。特に中学校・高等学校の統計教育では、データ活用のノウハウが十分でない中、探究学習も視野に入れた幅広い分野をカバーし、利用の容易さから高い価値を持つ。2024年には約20万件のダウンロード実績があり、広く活用されている。第二に、統計データ分析コンペティションの開催と普及の取り組みは、課題設定からデータの収集・分析、結果の考察までの流れを論文の形にまとめることが求められるため、統計分析による探究活動の課題として大変有用な活動である。以上の独立行政法人統計センターの実績は、統計教育賞に相応しい。
1989年東京学芸大学教育学部卒業、その後諏訪市立上諏訪中学校、安曇村立大野川中学校（現松本市立）、真田町立真田中学校（現上田市立）、信州大学教育学部附属長野中学校、長野市立柳町中学校各校教諭、国立教育政策研究所学力調査官・教育課程調査官、長野県総合教育センター教科教育部主任指導主事を経て、2018年4月より都留文科大学教養学部学校教育学科に勤務、現在に至る。2021年3月教職修士（専門職）学位取得。
新井氏は現職教諭時代からリアルデータを活用したデータサイエンス的発想を重視し、2008年告示の学習指導要領改革に対応した問題解決型授業の実践に積極的に取り組んできた。特に統計内容の顕在化の重要性を早期に認識し、『新領域「資料の活用」の授業プラン』（明治図書）にまとめている。さらに、統計的探究プロセスにおける批判的思考の役割に着目した研究を進め、その成果は『統計的探究プロセスにおける批判的思考の様相とその役割に関する研究』（東洋館出版社）として結実した。また、統計的探究・数学的活動・批判的思考の三要素を体系化し、教員研修や授業実践に資する模式図を作成するなど、教育現場に貢献している。これらの取り組みは、2021年度からの学習指導要領改訂による統計教育の拡充にもつながり、新井氏の研究と実践が推進に寄与している。以上の新井氏の業績は、統計教育賞に相応しい。
2008年4月に九州大学経済学部に三年次編入学し、2010年3月に卒業。その後、京都大学大学院経済学研究科修士課程に入学し、2012年3月に修了。その後、同研究科博士後期課程に進学し、2015年3月に研究指導認定退学、同年5月に京都大学博士（経済学）を取得。 同年3月に一橋大学大学院経済学研究科に特任助教として着任し、2016年4月から2018 年8 月まで同研究科の専任講師を務めた。2018年9月からは京都大学大学院経済学研究科に戻り、2020年3月まで特定講師、同年4月から2023年12月までテニュア・トラック専任講師を務めた。2024年1月に同研究科の准教授に昇任し、現在に至る。
柳貴英氏は、調査対象間にデータとしては観測されない異質性や相互作用を含む実証的状況に対応可能な計量経済分析の研究を行っている。これは大規模個票データの活用を背景に実現した先進的なアプローチであり、現代経済理論の潮流とも一致し、経済学および計量経済学のフロンティアを拡大させる研究である。特に、近年の社会科学の中心的テーマのひとつである因果推論を用いた政策介入効果の分析手法の開発や、パネルデータ分析におけるクロスセクションの異質性の分布やその特徴をノンパラメトリックに推定・分析する手法を提案している。これらの研究成果は、Journal of the American Statistical Association、Journal of Econometrics、Econometrics Journal、Journal of Causal Inferenceなどの国際的に権威ある学術誌に掲載されており、統計学と計量経済学の発展に多大な貢献を果たしている。以上の柳氏の研究は研究業績賞に相応しい。
[1] “Causal inference with noncompliance and unknown interference” (with Tadao Hoshino) Journal of the American Statistical Association, 119(548), 2869-2880, 2024.
[2] “Treatment effect models with strategic interaction in treatment decisions” (with Tadao Hoshino) Journal of Econometrics, 236(2), 105495, 2023.
[3] “Estimating marginal treatment effects under unobserved group heterogeneity” (with Tadao Hoshino) Journal of Causal Inference, 10 (1), 197-216, 2022.
[4] “Kernel estimation for panel data with heterogeneous dynamics” (with Ryo Okui) The Econometrics Journal, 23(1), 156–175, 2020.
[5] “Panel data analysis with heterogeneous dynamics” (with R. Okui) Journal of Econometrics, 212(2), 451-475, 2019.
1999年 東京大学理学部数学科卒業、1999年 第一生命保険相互会社入社、2001年 東京大学大学院数理科学研究科博士前期課程入学、2005年 同後期課程中退、同年大阪大学大学院基礎工学研究科助手、2007年 同助教、2011年 同准教授、2014年 早稲田大学理工学術院准教授、2017年 同教授。現在に至る。
清水氏は、確率過程の漸近推測論と保険数理を融合し、特に保険リスク理論の分野で理論と実務を結ぶ革新的な研究を数多く発表している。破産理論においては、リスク過程の離散観測を導入し、レヴィ過程に基づく一般化リスク過程でも破産確率やGerber-Shiu関数が推定可能であることを示した。さらに、推定量の誤差評価や漸近分布の導出により、破産リスク理論の実用性を飛躍的に高めている。加えて、独自のSurvival Energy Modelによる死亡率予測では、少数のパラメータで長期的かつ高精度な予測を実現し、新たな死亡率予測モデルとして評価されている。理論統計の分野でも、非エルゴード的確率過程やガウス過程、遅延確率微分方程式に対する微小ノイズ型漸近理論を活用した統計理論を構築し、保険データ解析のモデリングと活用に新たな可能性を拓いた。これらの卓越した業績は理論と実務双方に大きく貢献しており、研究業績賞に相応しい。
[1] Irie, H. and Shimizu, Y. (2024). Approximation and estimation of scale functions for spectrally negative Lévy processes, to appear in Journal of Applied Probability; arXiv:2402.13599.
[2] Nemoto, H. and Shimizu, Y. (2024). Statistical inference for discretely sampled stochastic functional differential equations with small noise, Statistical Inference and Stochastic Processes, 27(2), 427–456.
[3] Kobayashi, M. and Shimizu, Y. (2023). Threshold estimation for jump-diffusions under small noise asymptotic, Statistical Inference and Stochastic Processes, 26, 361-411.
[4] Nakamura, S. and Shimizu, Y. (2023). Estimating the finite-time ruin probability of a surplus with a long memory via Malliavin calculus, Research Papers in Statistical Inference for Time Series and Related Models, 455-474.
[5] Shimizu, Y. (2021). Asymptotic Statistics in Insurance Risk Theory, SpringerBriefs in Statistics, Springer, Singapore.
[6] Shimizu, Y.; Minami, Y. and Ito, R. (2020). Why does a human die? A structural approach to cohort-wise mortality prediction under Survival Energy Hypothesis, ASTIN Bulletin, 51(1) 191-219.
本書は、滋賀大学のデータサイエンス教育における課題解決型学習（PBL）演習の実践成果を体系的にまとめたものである。近年、多くのデータサイエンス学部でPBL演習が重要な位置を占めるなか、具体的な教育内容や効果的な指導方法に関する共有の場が不足している。本書は、学生自身が執筆した発表内容を初心者にも理解しやすい形で編集しており、教育現場における貴重な指針となる点が特筆される。また、2025年から「情報Ⅰ」必修世代が大学へ進学し、2024年には多くの高校が「DXハイスクール」に認定されるなど、高校段階でのデータサイエンス・統計教育が急速に拡大している。しかし、指導者や教材の不足は依然として課題であり、本書は高校の情報教育の教材としても大いに活用可能である。さらに、特別な予備知識を持たない一般社会人にも配慮し、データサイエンスの実用的な活用法をやさしく解説している点も評価できる。これにより、幅広い層にデータサイエンスの魅力を伝え、さらなる学習への入口として機能する書籍である。以上の理由から、本書は統計学の普及・教育に資する重要な出版物として、日本統計学会出版賞に相応しい。
「統計学One Pointシリーズ」は、統計学の個々の要素を構成する考え方や手法に焦点を当て、特に注目しておきたい概念や手法、またつまずきやすいポイントなどに要点を絞り、第一線で活躍している経験豊かな著者が、明快に解説していく書籍シリーズである。教科書などでは一節または一章分程度でしか扱われないテーマも、一冊の本として詳しく解説されており、周辺的な知識を習得し、深い理解を獲得できる。従って、基礎的な知識を習得したい学部生や大学院生、統計学のさまざまな応用分野で統計的分析を行う実務家、数理統計学の専門家をめざす大学院生や研究者らが、各々の目的と理由で気軽に手に取れる書籍シリーズとなっている。以上の理由により、統計学の知見を広く普及させるという社会的な貢献を果たしており、本シリーズは日本統計学会出版賞に相応しい。
2015年 京都大学経済学部卒業、2017年 東京大学大学院経済学研究科修士課程修了、2020年 東京大学大学院経済学研究科博士課程修了、2020年 日本学術振興会特別研究員、2021年 東北大学経済学研究科助教、2022年 東北大学経済学研究科講師、2023年 東北大学経済学研究科准教授、現在に至る。
[1] Ishihara, T. (2021). “Partial identification of nonseparable models using binary instruments.” Econometric Theory, 37(4), 817-848.
[2] Ishihara, T. (2023). “Panel data quantile regression for treatment effect models.” Journal of Business & Economic Statistics, 41(3), 720-736.
[3] Ishihara, T. (2023). “Bandwidth selection for treatment choice with binary outcomes.” The Japanese Economic Review, 74(4), 539-549.
[4] Kurisu, D., Ishihara, T., & Sugasawa, S. (2025). “Adaptively robust small area estimation: Balancing robustness and efficiency of empirical Bayes confidence intervals.” accepted at Scandinavian Journal of Statistics.
石原卓弥氏はこれまでミクロ計量経済学の理論研究を行い、個票データを用いた経済データの分析手法の開発に取り組んできた。論文[1]では、推定対象の単調性や凹性を用いることで2値の操作変数がある場合の非分離的モデルが部分識別できることを示した。論文[2]はパネルデータを用いた分位点処置効果の新しい2段階推定方法を開発し、その推定量の一致性と漸近正規性を示した。また、提案した推定量を用いて、農業保険が農家の生産性に与える影響とテレビ視聴が子供の認知能力に与える影響についても分析した。論文[3]は結果変数が2値の場合の処置選択問題をについて分析し、ミニマックスリグレット基準に基づく最適なバンド幅選択方法を提案した。論文[4]では、ロバスト性と効率性をバランスさせるγ-divergenceを用いた新たな経験ベイズ法を提案し、分布が正しく特定化されている場合と外れ値が存在する場合の両方の漸近的な性質を分析した。これらの論文で提案された手法は現実の経済データ分析への応用を意識しており、実際の応用の問題意識に基づいて開発されている。以上により、石原氏の研究は小川研究奨励賞に相応しいものである。
2016年 国際教養大学国際教養学部卒業、2021年 大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了、2021年 東京大学総合文化研究科先進科学研究機構特任助教、2025年 東京大学総合文化研究科先進科学研究機構特任講師（予定）現在に至る。
[1] Nakakita, S., and Imaizumi, M. (2025). Benign overfitting in time series linear models with over-parameterization. Bernoulli, in press.
[2] Nakakita, S. (2024). Parametric estimation of stochastic differential equations via online gradient descent. Japanese Journal of Statistics and Data Science, in press.
[3] Nakakita, S., Alquier, P., and Imaizumi, M. (2024). Dimension-free Bounds for Sums of Dependent Matrices and Operators with Heavy-Tailed Distributions. Electronic Journal of Statistics, 18(1): 1130–1159.
仲北祥悟氏は、高次元統計学や確率過程の解析に関する幅広い領域で、統計モデル・推定量の有効性を検証する理論の構築、およびそれを活用した統計手法の開発を推進している。論文[1]は非スパース高次元従属過程に対する線形回帰の良性過適合現象を理論的に解析し、従属性と非定常性の下での良性過適合現象を理論的に特徴付け、非スパース高次元従属な設定でも良い推定が実現できる十分条件を導出した。論文[2]は離散時間観測下での確率微分方程式に対するオンライン推定手法を提案し、計算量の大きな削減を実現しその理論保証を与えた。論文[3]は従属構造を持つ多次元確率過程の標本共分散行列の次元非依存な集中不等式を導出し、従属する標本からも次元に依存しない形で共分散行列から推定できることを示した。これらの一連の研究は、仲北氏の数理的な知識と経験に基づく堅実な貢献であることに加えて、大規模モデルといった現代的なデータ解析技術の発展に動機付けられたものであり、最先端技術に対して数理的な基盤を構築するという重要な意義を持つものである。以上により、仲北氏の研究は小川研究奨励賞に相応しいものである。
2015年 東京大学工学部計数工学科卒業、2018年 日本学術振興会特別研究員 (DC2)、2020年 東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了、2020年 東京大学大学院情報理工学系研究科助教、現在に至る。
[1] Okudo, M. and K. Yano (2024). Matching prior pairs connecting Maximum A Posteriori estimation and posterior expectation. Bayesian Analysis, Advance Publication.
[2] Okudo, M. and F. Komaki (2024). Predictive densities for multivariate normal models based on extended models and shrinkage Bayes methods. Electronic Journal of Statistics, vol. 18, 3310-3326.
奥戸道子氏は情報幾何の基礎理論と計算統計への応用の研究に取り組み、ベイズ統計に現れる推定量や予測分布についての幾何的な性質と、それを数値計算に活かすための手法の開発を行ってきた。論文[1]ではベイズ統計に現れる事後平均とMAP 推定量の差を幾何的な量で表現し、2つが漸近的に一致する事前分布のペアを求めてその計算法を提案した。論文[2]では平均未知・分散共分散行列既知の多変量正規分布に対して、分散共分散行列に対して射影を用いた新たな推定量を構成することで、複雑な形を持つベイズ予測分布ではなく正規分布の範囲でJeffreys 事前分布のベイズ予測分布を改良する予測分布を構成した。これらの研究では情報幾何的な性質が実装可能で効率の良い計算法の開発につなげられており、理論と計算の両方が見据えられている点が評価できる。研究成果はBayesian Analysisなどの国際的に評価の高い学術誌に発表し、情報幾何分野に新しい視点から先駆的な研究を行っている。以上により、奥戸氏の研究は小川研究奨励賞に相応しいものである。
2015年 早稲田大学基幹理工学部卒業、2019年 早稲田大学大学院基幹理工学研究科博士後期課程修了、2019年 早稲田大学基幹理工学部数学科 講師(任期付き)、2020年 信州大学経法学部応用経済学科 講師、2023年より同准教授、現在に至る。
[1] Fujimori, K., Goto, Y., Liu, Y., & Taniguchi, M. (2023). Sparse principal component analysis for high-dimensional stationary time series. Scandinavian Journal of Statistics, 50(4), 1953-1983.
[2] Fujimori, K. (2022). The variable selection by the Dantzig selector for Cox’s proportional hazards model. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 74, 515–537.
[3] Fujimori, K. (2019). The Dantzig selector for a linear model of diffusion processes, Statistical Inference for Stochastic Processes, 22, 475—498.
藤森洸氏は、高次元確率過程の統計解析をテーマとして研究を展開し、スパース推定の理論的枠組みの構築に取り組んできた。とくに従来のダンツィーグ・セレクターという手法を確率過程に適用し、その理論的性質を明らかにしている。論文[1]では、スパース主成分分析手法に着目して、定常時系列データに枠組みを広げ、高次元の設定のもとで本手法の誤差評価を理論的に導出した。論文[2]では、ダンツィーグ・セレクターによる変数選択に着目し、高次元共変量を含むCox回帰モデルにおいて、回帰係数のスパース推定のみならず、累積ハザード関数の漸近正規推定量を構成し、数値実験及び実データ解析を通じてその推定精度を評価している。論文[3]は、高次元拡散過程モデルにダンツィーグ・セレクターを適用した基礎的な論文で、ダンツィーグ・セレクターの漸近挙動を明らかにし、変数選択の一致性および母数推定の一致性の両方を理論的に示した。以上のように、藤森氏はスパース性のある高次元確率過程の統計解析において、様々な応用をもつ新規な統計手法を確率過程へ理論的適用範囲を広げ、革新的な理論成果を複数挙げている。以上により、藤森氏の研究は小川研究奨励賞に相応しいものである。
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