応用統計シンポジウム2026

特集:主成分分析と因子分析

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主催: 応用統計学会
協賛: 共立出版株式会社
後援: 一般財団法人 日本統計協会/一般社団法人 統計関連学会連合/一般社団法人 日本品質管理学会
日程: 2026年11月7日 (土) 9:00 〜 17:00
場所: オンライン Zoom (後日、録画配信予定)

 

シンポジウム概要

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応用統計学的手法の理論の丁寧な解説とその活用事例を提供し、会員・非会員の皆様の理解を深めることを目的としたシンポジウムを開催します。 今年度は、共立出版「統計学One Point」シリーズの『主成分分析と因子分析』をテーマとし、著者の先生に主成分分析と因子分析の基本事項についてご講演いただきます。さらに、実務家の先生に主成分分析と因子分析(可視化や次元圧縮を含む)の最新の研究動向についてご講演いただきます。 本シンポジウムは、応用統計学会の会員の方々はもちろん、他学会の皆様、一般の皆様からのご参加も歓迎しております。 

 

講演者

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• 山本倫生 先生(大阪大学)「主成分分析と因子分析の基礎―特異値分解を出発点として―」
• 植木優夫 先生(長崎大学)「ゲノムデータ解析における次元圧縮とその応用」
• 島村徹平 先生(東京科学大学)「深層学習における潜在変数モデリングと生命科学への応用」
• 丸橋弘治 先生(富士通株式会社)「潜在因子を用いた大規模ネットワーク解釈への挑戦」

 

プログラム

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9:00 開会挨拶 井元清哉 応用統計学会会長
9:10 講演(山本倫生先生) 座長:川野秀一
10:30 休憩
10:40 講演(山本倫生先生) 座長:川野秀一

12:00 昼食休憩

13:00 講演(植木優夫先生) 座長:TBA
14:00 休憩
14:10 講演(島村徹平先生) 座長:TBA
15:10 休憩
15:20 講演(丸橋弘治先生) 座長:TBA
16:20 休憩
16:30 まとめと総合質疑
16:50 閉会挨拶 二宮嘉行 応用統計学会副会長
17:00 閉会

 

講義内容と講師紹介

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山本 倫生(大阪大学・准教授)
「主成分分析と因子分析の基礎―特異値分解を出発点として―」
概要:
主成分分析(PCA)と因子分析(FA)は、いずれも20世紀初頭にその基礎となる考え方が提案され、現在でも幅広い分野で用いられている代表的な多変量解析法です。両者はともに多変量データの背後にある低次元構造を捉えるために用いられますが、その定式化や得られる解の性質は異なります。本講演では、特異値分解を出発点として、PCAおよび行列分解に基づくFAをデータ行列の近似問題として定式化し、両者の共通点と相違点を解説します。さらに、潜在変数モデルに基づくFAとの関係にも触れるとともに、負荷行列の解釈を容易にするための回転法やスパース推定についても概説します。
略歴:
2013年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了。博士(理学)。同年、日本学術振興会特別研究員PDを経て、京都大学医学部附属病院臨床研究総合センター特定助教に着任。2015年同センター助教、2016年同センター講師、2017年岡山大学大学院環境生命科学研究科准教授を経て、2022年より大阪大学大学院人間科学研究科准教授。2018年より理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員、2024年より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任准教授を兼任。専門は多変量解析、関数データ解析、統計的因果推論など。

植木 優夫(長崎大学・教授)
「ゲノムデータ解析における次元圧縮とその応用」
概要:
次元圧縮は,ゲノムデータ解析において広く活用されています。本講演では,ヒトゲノムデータ解析における集団構造の問題とその背景を紹介し,主成分分析をはじめとする次元圧縮手法を用いた集団構造の推定とその応用について解説します。
略歴:
2008年 岡山大学大学院環境学研究科生命環境学専攻 博士課程後期修了。博士(環境学)。情報・システム研究機構融合プロジェクト特任研究員,山形大学医学部助教,東北大学東北メディカル・メガバンク機構助教,久留米大学バイオ統計センター講師,同准教授,理化学研究所革新知能統合研究センター研究員を経て,2020年より長崎大学情報データ科学部教授。専門は統計学とその医学分野での応用。

島村 徹平(東京科学大学・教授)
「深層学習における潜在変数モデリングと生命科学への応用」
概要:
生命科学では、単一細胞オミクスをはじめとする高次元かつ大規模なデータが急速に蓄積している。これらのデータには、生物学的な多様性に加えて、計測ノイズ、バッチ効果、実験条件などが複雑に混在している。本講演では、単一細胞RNA-seqの代表的な深層生成モデルであるscVIを出発点として、観測された遺伝子発現データから低次元の潜在表現を学習し、生物学的変動と技術的変動を確率的に捉える考え方を解説する。続いて、転写状態の変化から細胞の将来方向を捉えるRNA速度の推定、RNA・タンパク質・クロマチンなどのマルチモーダルデータの統合、細胞集団の特徴と患者予後を結びつける生存解析、細胞間の情報伝達を捉える相互作用解析、発生・疾患進行・薬剤応答などの連続的な細胞動態の推定への展開を紹介する。さらに、大規模で疎な単一細胞データを効率的に扱いながら、生物学的潜在因子、バッチ効果、実験条件、連続的共変量およびそれらの相互作用を構造的に分離するわれわれの取り組みを示す。これらの事例を通じて、深層潜在変数モデルが生命現象の理解、予測および臨床応用に果たす役割と、解釈可能性や妥当性をめぐる今後の課題を議論する。
略歴:
2007年北海道大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。博士(情報科学)。東京大学医科学研究所、名古屋大学大学院医学系研究科を経て、2023年より東京医科歯科大学難治疾患研究所教授。2024年の大学統合後、東京科学大学総合研究院難治疾患研究所教授。統計科学、バイオインフォマティクス、深層学習を用いた大規模オミクスデータ解析と疾患研究に従事。

丸橋 弘治(富士通株式会社富士通研究所・リサーチディレクター)
「潜在因子を用いた大規模ネットワーク解釈への挑戦」
概要:
生命現象や社会・経済現象などの複雑なシステムでは、多数の要素間の関係をネットワークとして捉えることで、その背後にあるメカニズムを理解できる可能性があります。一方、大規模ネットワークは複雑であり、その構造を直接理解することは容易ではありません。本講演では、潜在因子を介して大規模ネットワークを解釈する我々の取り組みについて、ネットワークの潜在構造への分解、潜在因子間の関係の直接推定、さらに人間の知識や背景条件を活用したネットワーク形成メカニズムの理解に向けたアプローチを紹介します。
略歴:
1999年京都大学大学院理学研究科修士課程修了。同年富士通株式会社入社。2009～2010年Carnegie Mellon University客員研究員。2014年筑波大学大学院にて博士(工学)取得。2020年より東京科学大学M&Dデータ科学センター客員教授。2026年4月よりFujitsu Research of India Pvt. Ltd.(FRIPL)にてグラフAI研究に従事。大規模ネットワーク解析、説明可能AIなどの研究に取り組む。

 

参加費

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• 応用統計学会会員 6,000円(会員の方は、会員ページよりお申し込みください。)
• 応用統計学会非会員 8,000円
• 学生(会員) 0円(会員の方は、会員ページよりお申し込みください。)
• 学生(非会員) 2,000円

(※お申し込み後、しばらくしてから担当者が承認いたしますので、その後参加費をお納めください。)

1. 【講義参加と同時にテキストのご購入も可能です】
   本シンポジウムでは、以下のテキストを使用いたします。テキストをご購入される場合には、上記参加費に加えて2,300円が必要となります。お申込みの際に、「講義のみ」と「テキストを購入」の2種類の申込方法のうち、「テキストを購入」の方を選択してください。その後、実行委員会のアドレス「appl.stat.symposium@applstat.gr.jp」に郵送先ご住所と電話番号をお送りください。
    
2. 【今回、応用統計学会にご入会いただければ、会員参加費で講義にご参加いただけます】
   まず、本学会入会サイト「https://www.applstat.gr.jp/admission」の内容に従って、会員申込をお済ませください。その後、一般参加用サイト「https://gkb.jp/visitor/seminar/704」から、「申込中」の方を選択してください。最後に、実行委員会のアドレス「appl.stat.symposium@applstat.gr.jp」まで、入会申込中である旨をご連絡ください。会員申込が確認でき次第、なるべく早く参加の承認をいたします。

 

テキスト

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共立出版統計学One Pointシリーズの『主成分分析と因子分析』をテキストに使用いたします。お手元にご準備の上ご参加ください。

本サイトで講義参加と同時にテキストを購入することができます。本サイトからですと、特別価格(定価の10%割引で送料無料)にて購入が可能です。

シンポジウム当日までにテキストの配達を希望される方は、「10月23日(金)」までにお申し込みください。それ以降のお申込みは、シンポジウム以降にテキストが届きます。

テキストの発送は10月27日(火)以降となります。お早めにご購入いただいた場合も発送日は変わりませんので、あらかじめご了承ください。

 

Zoomのリンク情報

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参加費をお納めいただくと、「参加者限定コーナー」をご覧いただけるようになります。その参加者限定コーナー内に、Zoomのリンク情報を記載しております。

 

個人情報の取扱い

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応用統計学会の本イベントの担当者は、学会バンク及びZoomのシステム上より参加者の「氏名」「アカウント」「メールアドレス」を閲覧することができますが、これらは参加者の人数カウント、ご質問へのご回答、本イベントに関するご案内にのみに利用し、参加者の許可なしに、その他の目的では一切利用いたしません。

 

実行委員会

川野秀一(九州大学)、長尾大道(東京大学)、植木優夫(長崎大学)、山口類(愛知県がんセンター)

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お問い合わせ
応用統計シンポジウム実行委員会
appl.stat.symposium@applstat.gr.jp