中央大学AI・データサイエンスセンター顧問を務める樋口知之理工学術院教授が、第31回日本統計学会賞を受賞されました。
日本統計学会賞は、日本の統計学分野で最も権威ある賞のひとつであり、統計学の研究および普及に対して貢献した個人に対して授与されるものです。
心よりお慶び申し上げます。
日本統計学会が挙げた授賞理由と主要業績は以下の通りです。
【授賞理由】
樋口知之氏は、時系列解析、ベイジアンモデリング、統計計算を中心としたデータサイエンス分野において顕著な成果を挙げてきた。時系列解析では、Higuchi法として広く知られるフラクタル解析法や粒子フィルタにおける退化問題を解決する手法を提案し、当該分野に顕著な成果をもたらした。また、ベイジアンモデリングと統計計算の応用として、ライフサイエンス、マーケティング、センサ・IoTなど多様な応用分野で成果を挙げた。特に、気象・海洋学分野の手法であったデータ同化を統計科学の観点から整理し、他分野に拡大するパイオニアとして活動したことで、データ同化の適用分野が大きく拡大し、諸科学・産業の発展に寄与した。加えて、統計数理研究所所長、日本統計学会会長、統計関連学会理事長等の要職を歴任し、人材育成や統計学の発展・普及にも尽力した。その活動は、統計数理研究所統計思考院の人材育成事業、海外諸機関・コミュニティとの交流による国際化、国内の数学・数理科学分野との連携、女性研究者の育成など枚挙に暇ない。樋口氏の統計学・データサイエンス分野への貢献は多岐にわたる顕著なものであり、日本統計学会賞にふさわしいものである。
【主要業績】
[1] 樋口知之（編著）他 (2011).「データ同化入門：次世代のシミュレーション技術」，朝倉書店．
[2] S. Imoto, T. Higuchi, et al. (2004). Combining microarrays and biological knowledge for estimating gene networks via Bayesian networks, Journal of bioinformatics and computational biology, Vol. 2, 77-98.
[3] S. Nakano, G. Ueno, and T. Higuchi (2007). Merging particle filter for sequential data assimilation, Nonlinear Processes in Geophysics, Vol. 14, 395-408.
[4] T. Higuchi (1997). Monte Carlo filter using the genetic algorithm operators, Journal of Statistical Computation and Simulation, Vol. 59, 1-23.
[5] T. Higuchi (1988). Approach to an irregular time series on the basis of the fractal theory, Physica D: Nonlinear Phenomena, Vol. 31, 277-283.
中央大学AI・データサイエンスセンター顧問 樋口知之
