【メッセージ募集】

番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。

⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠

X：#DataScienceLG

【今回の内容】

このエピソードでは、日本数学会2025年度年会を振り返り、数学会での統計学に関する講演を掘り下げた後、研究室の選び方について掘り下げます。大学院進学の背景から、研究テーマの選び方、研究室選びの具体的な方法、そして研究生活を充実させるためのヒントを探ります。研究室選びで積極的に行動することの重要性や、指導教官や研究室の学生とのコミュニケーションの取り方についても議論します。

【詳細・関連リンク集・追記】

https://secret-mat-72c.notion.site/1cda9bc7146f8006bfc0c987d2e266d8?pvs=4

【出演者】

◯段 暁然 (Shozen Dan)

X：⁠https://x.com/ShozenD⁠

2022年に株式会社Nospareに参画

EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)

◯司馬博文さん

総合研究大学院大学統計科学コース5年一貫

X：https://x.com/ano2math5

HP：https://162348.github.io/static/Japanese.html

◯酒井 彰 (Sho Sakai)

X：https://x.com/simplesho_CLT

HP：⁠https://shosakai.notion.site⁠

Nospare Student Community 運営

筑波大学大学院 博士課程

Nospare Student Community について

https://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4

Nospare Student Community 参加応募フォーム

⁠https://t.co/nv3pZHXCiv

#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

所属は2025年度からになります。

【メッセージ募集】

番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。

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X：#DataScienceLG

【今回の内容】

このエピソードでは、第19回日本統計学会春期集会を振り返る後半として、総合研究大学院大学統計科学コース5年一貫D3の司馬博文さんと、東京大学経済学研究科統計コースD1の平木大智さんをゲストにお迎えし、学会で印象に残った発表や議論について語り合います。埋め込み表現における線形と非線形の考察、予測と解釈のバランス、機械学習と統計学のそれぞれの役割、地震予測と気象予測の類似性、宇宙データの公開と高次元性、教育測定や政治科学への応用が見られる項目反応理論、ベイズ統計におけるABC（Approximate Bayesian Computation）の役割、プライバシー保護のためのディファレンシャルプライバシーなど、多岐にわたるテーマについて議論します。また、高次元統計 やその分析手法である独立成分分析、正準相関分析、主成分分析（PCA）、そして近年注目を集める言語モデルの埋め込み表現など、統計学の幅広い分野の研究動向に触れます。学会に参加したお二人の視点から、学生が学会で得られる学びや交流の重要性についてもお話いただきます。

【詳細・関連リンク集・追記】

https://secret-mat-72c.notion.site/1b8a9bc7146f80fd84cae0f99022fc0f?pvs=4

【ゲスト】

◯司馬博文さん

総合研究大学院大学統計科学コース5年一貫D3

発表資料 : https://162348.github.io/posts/2024/Slides/IRT-ZigZag.html

X：https://x.com/ano2math5

HP：https://162348.github.io/static/Japanese.html

◯平木大智さん

東京大学経済学研究科統計コースD1

X：https://x.com/tkofHD

LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/daichi-hiraki-5551b927b?utm_source=share&utm_campaign=share_via&utm_content=profile&utm_medium=ios_app

発表内容の論文：Daichi Hiraki, Siddhartha Chib, Yasuhiro Omori, Stochastic volatility in mean: Efficient analysis by a generalized mixture sampler, Journal of Econometrics, 2025. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2025.105949

【出演者】

◯酒井 彰 (Sho Sakai)

筑波大学大学院 博士課程

Nospare Student Community 運営

X：https://x.com/simplesho_CLT

HP：⁠https://shosakai.notion.site⁠

Nospare Student Community について

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所属はすべて2025年度時点のものです。

【メッセージ募集】

番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。

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【今回の内容】

このエピソードでは、第19回日本統計学会春期集会を振り返る前半として、総合研究大学院大学統計科学コース5年一貫D3の司馬博文さんと、東京大学経済学研究科統計コースD1の平木大智さんをゲストにお迎えします。司馬さんは、自身が開発し、公開しているJuliaの統計パッケージの新規性や今後の展望について語ります。平木さんは、金融データに現れるボラティリティのモデリングと、その効率的なパラメーター推定に関する研究について解説します。議論はさらに、高次元統計における主成分分析（PCA）の課題、確率過程とガウス過程、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）の応用、軽量経済学における統計的アプローチなど、多岐にわたるテーマへと展開します。

【詳細・関連リンク集・追記】

https://secret-mat-72c.notion.site/1b8a9bc7146f80fd84cae0f99022fc0f?pvs=4

【ゲスト】

◯司馬博文さん

総合研究大学院大学統計科学コース5年一貫D3

発表資料 : https://162348.github.io/posts/2024/Slides/IRT-ZigZag.html

X：https://x.com/ano2math5

HP：https://162348.github.io/static/Japanese.html

◯平木大智さん

東京大学経済学研究科統計コースD1

X：https://x.com/tkofHD

LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/daichi-hiraki-5551b927b?utm_source=share&utm_campaign=share_via&utm_content=profile&utm_medium=ios_app

発表内容の論文：Daichi Hiraki, Siddhartha Chib, Yasuhiro Omori, Stochastic volatility in mean: Efficient analysis by a generalized mixture sampler, Journal of Econometrics, 2025. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2025.105949

【出演者】

◯酒井 彰 (Sho Sakai)

筑波大学大学院 博士課程

Nospare Student Community 運営

X：https://x.com/simplesho_CLT

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Nospare Student Community について

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【今回の内容】

このエピソードでは、dip株式会社の久保 知生さんをゲストに迎え、データサイエンスの現場について深く掘り下げます。ビジネスにおける予測と効果検証の役割、ベイズモデリングの活用、データ分析の伝え方や評価の課題など、実務で直面するテーマについて議論。また、データサイエンティストに求められるスキルやキャリアパス、ドメイン知識との関係についてもお話を伺います。学生や若手データサイエンティストへのアドバイスも交えながら、データサイエンスの進化とその魅力をお届けします。

【概要・関連リンク集・追記】

https://www.notion.so/1a9a9bc7146f80d99422e4426fd44849?pvs=25

【ゲスト】

◯久保 知生さん

dip株式会社

X：⁠https://x.com/kbtmk7

【出演者】

◯段 暁然 (Shozen Dan)

X：⁠https://x.com/ShozenD⁠

2022年に株式会社Nospareに参画

EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)

◯酒井 彰 (Sho Sakai)

X：https://x.com/simplesho_CLT

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筑波大学大学院 修士課程

◯北野 優斗 (Yuto Kitano)

X：⁠https://x.com/yukkun000⁠

Nospare Student Community 運営

大阪大学 学士課程

Nospare Student Community について

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【今回の内容】

ゲストとして上野 孝斗 さん（滋賀大学大学院データサイエンス研究科 修士2年）、司馬 博文 さん（総合研究大学院大学 先端学術院 統計科学コース 五年一貫博士課程 2年）をお呼びしました。以下が今回のトピックです。

• サンプリングの問題と視点の重要性
• モンテカルロ法の実践例と課題
• ベイズ統計とその社会的影響
• 因果推論とベイズ統計の概念整理
• ベイズ推論の多様なアプローチ
• サンプリング手法とモデル精度の向上
• ベイズ機械学習の自動化に向けた研究

【関連リンク集・追記】

https://www.notion.so/1a1a9bc7146f809ba202d669cad48d0e?pvs=4

【ゲスト】

◯上野 孝斗 さん

滋賀大学大学院データサイエンス研究科 修士2年

X：https://x.com/uenotakato

◯司馬 博文 さん

総合研究大学院大学 先端学術院 統計科学コース 五年一貫博士課程 2年

X：https://x.com/ano2math5

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【出演者】

◯酒井 彰 (Sho Sakai)

X：https://x.com/simplesho_CLT

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筑波大学大学院 修士課程

◯北野 優斗 (Yuto Kitano)

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大阪大学 学士課程

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【今回の内容】

ゲストとして上野 孝斗 さん（滋賀大学大学院データサイエンス研究科 修士2年）、司馬 博文 さん（総合研究大学院大学 先端学術院 統計科学コース 五年一貫博士課程 2年）をお呼びしました。以下が今回のトピックです。

• 研究機関の特徴と学生の関わり方
• キャリアパスの選択肢と転職の可能性
• データサイエンス学部の設立背景と成長
• 大学院進学の意義と研究の多様性
• 人間関係と大学生活のバランスの取り方
• インターンシップの選択肢とその価値

【関連リンク集・追記】

https://www.notion.so/1a1a9bc7146f809ba202d669cad48d0e?pvs=4

【ゲスト】

◯上野 孝斗 さん

滋賀大学大学院データサイエンス研究科 修士2年

X：https://x.com/uenotakato

◯司馬 博文 さん

総合研究大学院大学 先端学術院 統計科学コース 五年一貫博士課程 2年

X：https://x.com/ano2math5

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【出演者】

◯酒井 彰 (Sho Sakai)

X：https://x.com/simplesho_CLT

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筑波大学大学院 修士課程

◯北野 優斗 (Yuto Kitano)

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【今回の内容】

このエピソードでは、神戸大学大学院経済学研究科の岩永さんをゲストに迎え、経済学におけるネットワーク分析の可能性について深く掘り下げます。岩永さんの研究テーマを通して、経済学的な解釈やインサイトを探ります。経済学の視点からネットワーク分析の面白さや課題について議論します。

【関連リンク集】

https://www.notion.so/1a6a9bc7146f806b89a0ef660588f373?pvs=25

【ゲスト】

◯岩永 悠希さん

神戸大学大学院経済学研究科 修士２年

HP：⁠https://nagayu71.github.io/

【出演者】

◯段 暁然 (Shozen Dan)

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2022年に株式会社Nospareに参画

EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)

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◯北野 優斗 (Yuto Kitano)

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【今回の内容】

プロリーグの人気も上昇し多くの方が麻雀をやるようになっており、その中で統計を使うプレイヤーも増えている。また統計を取り扱った麻雀本も増えている。そこで、今回は統計を専門に学ぶ三人の学生が統計分析を麻雀で使用して、最強の麻雀プレイヤーになる方法を検討する。

【出演者】

◯段 暁然 (Shozen Dan)

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2022年に株式会社Nospareに参画

EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)

◯酒井 彰 (Sho Sakai)

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◯北野 優斗 (Yuto Kitano)

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【今回の内容】

プロリーグの人気も上昇し多くの方が麻雀をやるようになっており、その中で統計を使うプレイヤーも増えている。また統計を取り扱った麻雀本も増えている。そこで、今回は統計を専門に学ぶ三人の学生が統計分析を麻雀で使用して、最強の麻雀プレイヤーになる方法を検討する。

【出演者】

◯段 暁然 (Shozen Dan)

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2022年に株式会社Nospareに参画

EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)

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【今回の内容】

今回は日産自動車で研究員として活躍されている、数学出身の中山優吾先生との対談 第二弾 です。高次元統計学を専門に研究されてきた中山先生ですが、企業でのR&D経験を通して、理論と実務の間には大きなギャップがあることを実感されています。

今回のエピソードでは、前回に引き続き、より深い議論を展開していきます。

・高次元データ解析の難しさ

・転移学習

・企業におけるデータサイエンティストの役割

・AIエコシステムの必要性

などについて、中山先生と熱く議論しました。

データサイエンスを学ぶ学生や、企業で働くデータサイエンティストにとって、多くの学びがあるエピソードとなっています。ぜひお聞きください！

【ゲスト】

◯中山優吾 先生

日産自動車株式会社 総合研究所 先端材料・プロセス研究所 研究員

HP：https://yugo-nakayama.net/profile/

LinkedIn：linkedin.com/in/yugo-nakayama-73216a1b3

紹介した番組「となりのデータ分析屋さん」

https://open.spotify.com/show/0Gz5oreIawFvFbvRD13BQU?si=Her15mMJQZu7t0cYog6pBg

【出演者】

◯酒井 彰 (Sho Sakai)

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