セミナー

本会では，計算機統計学の普及・発展の一環として，2009年より計算機統計セミナーを、2017年より若手セミナーを実施しております．ご関心のある方々のご参加をお待ちしております．

若手セミナー

日本計算機統計学会若手セミナー2025

日時：2025年9月5日（金）～6日（土）
場所：兵庫県姫路市本町127番地大手前ダイネンBLD.II (JR 姫路駅徒歩7分）
詳細： https://sites.google.com/jscs.jp/jscs-wakate2025

計算機統計セミナー

第1回「多様な分野に適用可能な非負値行列因子分解を使ってみよう」

主催 : 日本計算機統計学会
日時 : 2025年9月18日(木) 14:00～16:00
実施形態 : 大阪医科薬科大学とZoomのハイブリッド開催
講師 : 佐藤健一先生（滋賀大学）/li>
内容 : 負でないデータに対して、変数間の関係性を探索的に明らかにし、解釈可能なグループ化を行うことで、データ分析を効果的に支援する非負値行列因子分解（NMF: Non-negative Matrix Factorization）を学んでみませんか？ NMFは、テキストデータ解析、経時データ分析、画像分類など、幅広い分野で活躍している手法です。今回は、実際のデータを用いたRによる演習を通して、NMFの理解を深めていただきます。
参加費 :

詳細については下記URLをご参照ください． https://www.kokuchpro.com/event/a2bbebbf44283cb14c61c7ff60bff26e/
問い合わせ先: 日本計算機統計学会企画理事セミナー担当
seminar★jscs.or.jp (★を@に変えてください)までお願いします．

第2回「「Positron」によるAI・データサイエンス〜R、Pythonユーザーのための次世代IDE」

主催 : 日本計算機統計学会
日時 : 2025年11月29日(土) 13:00～16:00
実施形態 : オンライン開催（Zoom）
講師 : 瓜生真也先生（徳島大学）
内容 : データサイエンスや計算機統計の現場では、解析からレポート作成までを効率的に進められる環境が重要視されてきた。従来の RStudio は R に特化した IDE として広く用いられてきたが、Python を含む多言語利用や急速に進む AI 支援には限界がある。 Posit（旧 RStudio）が開発する「Positron」は、VS Code を基盤とし、R と Python を自然に扱える設計とデータ解析に特化した機能を備える。さらに、Positron Assistant や GitHub Copilot、Claude Code などの AI ツールと連携し、コード作成やドキュメント生成を効率化できる点が特徴である。本セミナーでは、Positron の設計思想と主要機能を紹介し、RStudio との比較や移行の観点を整理する。加えて、AI 機能を活用した実例や解析からレポート作成までの一貫した流れを通じて、次世代 IDE の可能性を多角的に理解することを目指す。
参加費 :

詳細については下記URLをご参照ください． https://www.kokuchpro.com/event/6fedc164fe48640434e7326143276ce7/
問い合わせ先: 日本計算機統計学会企画理事セミナー担当
seminar★jscs.or.jp (★を@に変えてください)までお願いします．

第3回「「量子アニーリングで最適化問題を解いて、量子計算技術の世界に触れてみよう」～量子計算の基礎原理から最適化問題、計算機統計との関連を解説します～」

主催 : 日本計算機統計学会
日時 : 2026年2月21日(土) 15:00～17:30
実施形態 : Zoom
講師 : 田島遼太郎　（塩野義製薬）、松下和希（塩野義製薬）サポート：小林雅行（塩野義製薬）
サポート:小林雅行（塩野義製薬）
モデレータ:北西由武（塩野義製薬）
内容 : 量子コンピューティング技術の発展に伴い、組合せ最適化問題への応用が現実味を帯びつつある。特に量子アニーリングは、配送経路最適化問題（VRP）などのNP困難な問題に対する新たなアプローチとして注目されている。一方で、古典コンピュータとの性能比較や実問題への適用可能性には依然として課題も多く、技術の現状を冷静に理解することが重要となっている。
本セミナーでは、量子コンピュータの基礎原理から量子アニーリングの仕組みまでを概観し、VRP問題への具体的な適用事例を紹介する。あわせて、FMQA（Factorization Machine with Quantum Annealing）をはじめとする最新アルゴリズムの特徴を整理し、量子アニーリングを確率的最適化や近似探索といった計算機統計の枠組みの中で位置づける。さらに、OSSを利用した疑似量子アニーリングによるハンズオンセッションを通じて、VRPをQUBO形式に定式化し、パラメータ設定や解の挙動を実際に体験する。
本セミナーを通じて、参加者は量子アニーリングの可能性と限界を理論と実践の両面から理解し、統計的最適化手法との比較を行うための基礎的な視点を獲得する．データサイエンスや最適化問題に関心を持つ研究者・実務者にとって、本技術をどのように使うかを判断するための材料を提供する機会となる。
参加費 :

詳細については下記URLをご参照ください． https://www.kokuchpro.com/event/4e31d6c2c4801513b60cf624fef93e50/
問い合わせ先: 日本計算機統計学会企画理事セミナー担当
seminar★jscs.or.jp (★を@に変えてください)までお願いします．