【メッセージ募集】
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【今回の内容】
このエピソードでは、株式会社ブレインパッドの有志のデータサイエンティスト主催の「白金鉱業Meetup vol.20 効果検証編」の模様をレポートし、Sansan株式会社 研究開発部 研究員の金髙右京さん と、LINEヤフー株式会社 データサイエンティストの佐野和幸さん をゲストに迎え、効果検証の実務的な難しさについて深く掘り下げます。
本Meetupは、データサイエンティスト同士が学びを共有する場として継続的に開催されており、会場枠45名に対し90人の応募が集まるほどの非常に人気の高いコンテンツです。また、学生を含む多様な参加者が集まり、リクルートの側面も感じる場であったこと など、イベント全体の概観についてもレポートします。
金髙さんの発表テーマを通して、B2B SaaS領域における効果検証の困難性、すなわち施策から最終指標までの距離の遠さや、顧客数が少ない環境下でのA/Bテストの制約 に向けた具体的な処方箋（因果媒介分析、サロゲートインデックスなど） を探ります。
佐野さん、金髙さんとの議論を通じて、ビジネス目標を単一のメトリクスに落とし込むことの難しさ や、研究の理想とビジネス現場の意思決定とのギャップを埋めるための柔軟な分析スタンス（諦めも肝心であるという実務的な判断 や、P値に機械的に依存しない意思決定）についても議論されます。
【note】
【ゲスト】
◯佐野 和幸さん (Kazuyuki Sano)
LINEヤフー株式会社 データサイエンティスト
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kazuyuki-sano-519ba7220/
◯金髙 右京さん (Ukyo Kanetaka)
Sansan株式会社 研究開発部 研究員
Eightデジタル名刺: https://8card.net/virtual_cards/7IdGJyN1HqT_iZ6kjQj9Pg
【出演者】
◯酒井 彰
筑波大学 博士課程
Nospare Student Community 運営
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LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/
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【リンク】
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Apple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537
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#datascience
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#統計学
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【今回の内容】
このエピソードでは、筑波大学大学院 サービス工学プログラムの長谷川 弘貴さんをゲストに迎え、自身が優秀ポスター賞を受賞した日本応用数理学会での発表内容を基に、位相的データ解析（TDA）について深く掘り下げます。
まず、日本応用数理学会の魅力について探ります。本学会は純粋な統計理論よりも「数学をどう応用するか」という実務家目線が強く、企業の参加者が多くみられます。また、学生は早期登録で参加費が無料になり、若手にとって魅力的な学会である点についても議論します。
長谷川さんの研究テーマを通して、トポロジー（相機科学）の基本概念、すなわちコーヒーカップとドーナツの類比で語られる「穴」に着目する考え方、穴を代数的に定量化するホモロジー、そしてTDAの中核的手法であるパーシステントホモロジーの仕組みを探ります。
特に、長谷川さんが公共施設の座標データへのTDAの応用を解説します。この手法は、最適化計算のように人口や道路といった全ての制約条件を回す必要がなく、座標データのみからサービス提供の穴（カバーできていない危険な地域）を特定できる点が優れています。さらに、地理的制約（山や海など）を考慮しながら距離の計算を変形し、意思決定に役立つ視覚化（スコア付けと図による可視化）を行うことが可能です。
TDAがノイズに対して頑健であることを示す安定性定理が確立されて以降の、実社会での活用事例（金融データ解析、タンパク質構造、アメリカのスタートアップAyasdi、富士通やソフトバンクなどの企業による取り組み）についても議論します。
【note】
https://secret-mat-72c.notion.site/note-41-TDA-w-275a9bc7146f800082aadbec1419199c?source=copy_link
【ゲスト】
◯長谷川 弘貴さん
筑波大学 修士課程
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/弘貴-長谷川-71783a36b/
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【出演者】
◯酒井 彰
筑波大学 博士課程
Nospare Student Community 運営
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【今回の内容】
このエピソードでは、前回に引き続き滋賀大学大学院データサイエンス研究科博士後期課程の戸簾 隼人さんをゲストに迎え、IoT・デジタルツイン、教育×デジタル、ウェアラブル×スポーツといった多岐にわたる研究テーマについて深く掘り下げます。戸簾さんの研究を通して、ウェルビーイングな社会を目指すためのIoTデータ活用や、プライバシー保護を両立させた人の動きの分析 を探ります。また、センサーデータ取得の工夫、データが取れない制約の中での価値創出、データ分析結果を意思決定につなげる際の現場とのコミュニケーションの重要性 について議論します。さらに、実務における「小さく始める」戦略や、PoC疲れを避けて運用まで見据えた評価設計 の考え方、アカデミアと実務のギャップ、そしてアートとデータサイエンスの融合 といった最新の挑戦についても触れます。
【note】
https://secret-mat-72c.notion.site/note-25fa9bc7146f8011b5b4c285be8a3f30?source=copy_link
【ゲスト】
◯戸簾 隼人さん
滋賀大学 大学院 データサイエンス研究科 博士後期課程
LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/tomisu/
Researchmap：https://researchmap.jp/tomisu
研究キーワード：IoTデータサイエンス、サイバーフィジカルシステム、ウェアラブルコンピューティング、デジタルツイン、サイクルツーリズム、自転車、トライアスロン、教育、探究学習
IT企業にて、データ分析やAI導入支援業務に従事。過去の水産スタートアップでの研究開発経験を元に、IoTデータサイエンス・デジタルツインの利活用や研究も専門としています。また、6年間、デジタル技術・統計知識を活かし、行政や教育機関の支援を行っていました。| ガジェットマニア & トライアスリート
【出演者】
◯酒井 彰
筑波大学 博士課程
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【今回の内容】
このエピソードでは、滋賀大学大学院データサイエンス研究科博士後期課程に在籍し、立命館大学グローバル・イノベーション研究機構の客員研究員、そしてIT企業のデータサイエンティスト、そしてアスリートという四つの顔を持つ戸簾 隼人さんをゲストに迎え、多様なキャリア曲線と社会人博士のリアルについて深く掘り下げます。戸簾さんの経験を通して、研究と実務をいかに結びつけるか、そしてIoT、デジタルツイン、VR教育といった幅広いテーマでのデジタル活用 を探ります。社会人博士としての挑戦、アカデミアとビジネスの両面を持つ必要性、懐事情、奨学金や研究費獲得の工夫、LLMを活用した研究と仕事の両立、そして企業が博士号やMBAをどう評価するのか について議論します。リスナーの皆様への学び方とアドバイスもご紹介します。
【note】
https://secret-mat-72c.notion.site/note-25fa9bc7146f8011b5b4c285be8a3f30?source=copy_link
【ゲスト】
◯戸簾 隼人さん
滋賀大学 大学院 データサイエンス研究科 博士後期課程
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Researchmap：https://researchmap.jp/tomisu
研究キーワード：IoTデータサイエンス、サイバーフィジカルシステム、ウェアラブルコンピューティング、デジタルツイン、サイクルツーリズム、自転車、トライアスロン、教育、探究学習
IT企業にて、データ分析やAI導入支援業務に従事。過去の水産スタートアップでの研究開発経験を元に、IoTデータサイエンス・デジタルツインの利活用や研究も専門としています。また、6年間、デジタル技術・統計知識を活かし、行政や教育機関の支援を行っていました。| ガジェットマニア & トライアスリート
【出演者】
◯酒井 彰
筑波大学 博士課程
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【今回の内容】
このエピソードでは、関西大学 大学院 博士後期課程の井下さんのLLM（大規模言語モデル）とその応用に関する研究について掘り下げます。LLM研究の3つの主要な方向性、特に井下さんが注力する「タスク特化」と「サービス応用」の領域を探ります。また、感情分析におけるLLMの活用と課題、従来のAIとの組み合わせ、国際関係・安全保障分野でのLLMのバイアス検出についても議論します。さらに、LLMの評価指標の進化と「LLM as a Judge」という概念、オープンモデルにおけるデータリークの問題、国産LLMの現状と国家安全保障上の重要性、そしてスモール言語モデル（SLM）の可能性にも触れます。番組後半では、リスナーからの質問に応え、井下さんご自身の大学院への飛び級経験のメリット・デメリット、そして研究者として社会で生き抜くために必要な非学術的スキルについてもお話しいただきました。
【note】
https://secret-mat-72c.notion.site/note-37-w-24aa9bc7146f806fa3b4d52b92bf6f67?source=copy_link
【ゲスト】
井下 敬翔 さん
関西大学 大学院 商学研究科 商学専攻 博士後期課程
HP：https://hip-snapdragon-86e.notion.site/Keito-Inoshita-43419e9e14ee40399585d1111e296ed9
Researchmap：https://researchmap.jp/keito_inoshita
X：https://x.com/keito0data（@keito0data）
研究分野
【出演者】
◯酒井 彰
筑波大学 博士課程
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【今回の内容】
このエピソードでは、関西大学大学院 商学研究科 博士後期課程の井下 敬翔さんをゲストに迎え、研究費獲得の秘訣とコンテストを活用した資金調達の具体的なノウハウに深く迫ります。伊下さんが実践されてきた研究計画書の戦略的作成方法（専門外の読者への伝達の重要性、図やシナリオを用いた「4コマ漫画」的な構成で課題・解決・価値を示すアプローチ）や、コンテストを通じた実績と資金の積み上げ方（「登竜門」や「Kobo」などのサイト活用、運要素を考慮した戦略、奨学金申請における業績の重要性）について議論します。
特に、学部生、修士生、博士後期課程の各段階に応じた外部資金獲得のアプローチや、自己満足だけでなく他者に評価される実績を築くための戦略的思考 は、研究費の獲得や奨学金返済免除 を目指す若手研究者や学生にとって必聴の内容です。
【note】
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【ゲスト】
井下 敬翔 さん
関西大学 大学院 商学研究科 商学専攻 博士後期課程
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研究分野
【出演者】
◯酒井 彰
筑波大学 博士課程
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【今回の内容】
このエピソードでは、企業研究者のゆーごんさんをゲストに迎え、企業でのアノテーションの実際とそれに伴う課題について深く掘り下げます。ゆーごんさんの経験を通して、アノテーション作業の複雑性を探ります。
具体的な議論では、企業データが持つ「汚れ」理論上は簡単でも、実際には想像以上に時間と労力がかかること が強調されています。特に、動画データでは1秒あたり60枚の処理が必要な場合があること や、主観的な判断が必要な「ルール作り」の難しさ、アノテーションの質が学習精度に与える影響の把握不足 といった課題が挙げられました。
また、アノテーションを外部企業に依頼する際にも、詳細な説明に膨大なコミュニケーションコストがかかること や、業界特有のニッチなデータの理解の難しさ が実務上の問題点として語られています。データ収集やAIモデル構築のプロジェクト全体の中で、アノテーションの「重さ」が軽視されがちであり、研究課題や解析の方向性そのものがアノテーションの負荷を高めてしまうケースがあることが指摘されました。
アノテーションの重要性は、データ収集からAI学習、そして実務への応用全体に及ぶものであり、データサイエンス教育においても、アノテーションを含むプロジェクト全体の計画策定から評価までを実践的に学ぶことの必要性が提言されています。
【note】
https://secret-mat-72c.notion.site/note-24aa9bc7146f80fca807fc65e1976cc2?source=copy_link
【出演者】
◯酒井 彰
筑波大学 博士課程
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◯ゆーごん（中山 優吾）
大学と企業の両方で研究に携わりながら、教育活動や地域創生プロジェクトにも積極的に参加しています。 知識と実践を結びつけ、社会に価値を提供することを目指しています。
HP：https://yugo-nakayama.net/profile/
LinkedIn：linkedin.com/in/yugo-nakayama-73216a1b3
Researchmap：https://researchmap.jp/yougon
研究分野：機械学習、高次元統計解析、多変量解析
経歴：
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【今回の内容】
このエピソードでは、企業でデータ分析に従事されているゆーごん（中山 優吾）さんをゲストにお迎えし、データサイエンスの多岐にわたるトピックについて掘り下げます。企業研究者として学会発表や論文投稿を行う価値、情報発信の重要性、そして企業における情報公開の難しさを探ります。また、現実のデータ分析プロジェクトにおける「予測精度99%」といった非合理的な要求や、統計的合理性と現場的合理性のギャップ、データ収集・前処理におけるコミュニケーションの課題についても議論します。さらに、小中高校および教員向けの統計データサイエンス教育に焦点を当て、実践的なデータ活用の重要性や、仮説検定の概念的理解、さらには「汚れたデータ」を扱う経験の価値についても深く考察します。
【note】
なし
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◯ゆーごん（中山 優吾）
大学と企業の両方で研究に携わりながら、教育活動や地域創生プロジェクトにも積極的に参加しています。 知識と実践を結びつけ、社会に価値を提供することを目指しています。
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研究分野：機械学習、高次元統計解析、多変量解析
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【今回の内容】
このエピソードでは、データサイエンス領域におけるキャリアに関する二つの注目記事（トヨタの理系女子学生向け奨学金制度、理系博士課程学生の文系総合職への就職成功事例）について掘り下げます。続いて、期間限定セール中のネットワーク分析とビジネス課題解決に関するAI/ML書籍を探ります。最後に、高速学習と時系列データ処理に強みを持つ革新的なAI技術「リザーバーコンピューティング」についても議論します。特に、水面の波紋やニューラルネットワークの比喩を用いた分かりやすい解説、その特徴、応用例、さらには物理現象を利用する「物理リザーバーコンピューティング」の最先端研究まで、この技術の全体像に迫ります。
【note】
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【今回の内容】
このエピソードでは、最近登場したAIツール、特にGemini、Cursor、ChatGPTなどの具体的な活用方法について掘り下げます。研究と日常生活におけるこれらのツールの利用実態、メリット、そして課題を探ります。メール作成や論文要約、スケジュール管理などの多様な使用例、モデルの性能比較（GPT-3、GPT-4o、GPT-4 Mini）、多言語対応や情報信頼性に関する課題、さらには滋賀大学のChatGPT EducationやCursorの詳細な機能（コード実行、ターミナル実行、複数ファイル一括処理など）についても議論します。
【note】
【出演者】
◯酒井 彰
筑波大学 博士課程
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◯上野 孝斗
滋賀大学 博士後期課程
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【今回の内容】
このエピソードでは、和歌と機械学習を組み合わせた文化進化の定量研究について掘り下げます。特に、和歌をベクトル化し、「本歌取り」という伝統的な引用技法がデータからどのように検出されるのか、そして和歌の系統図を構築する試みを探ります。また、リーマンPCA（主成分分析）が、従来のPCAを非ユークリッド空間に拡張する試みを探ります。これは、データが球体や曲がった空間に分布している場合に、従来のPCAで生じる歪みや誤差を解消することを目的としています。さらに、経済産業省が公開した「博士人材ロールモデル事例集」から、民間企業や行政で活躍する博士号取得者の多様なキャリアパスについても議論します。これらの2025年以降に公開された最新の論文や資料を通じて、データサイエンスの理論、応用、そしてキャリアの新たな可能性を探求します。
リスナーの皆様には、理論、応用、キャリアの中で特にどの分野に関心があるか、Spotifyのアンケート機能を通じてご意見をお寄せいただけると幸いです。
【note】
https://secret-mat-72c.notion.site/note-32-AI-226a9bc7146f80bc8783f3c7cf4efdf5?source=copy_link
【出演者】
◯酒井 彰
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【今回の内容】
このエピソードでは、引き続き筑波大学大学院システム情報工学研究群の長谷川 弘貴さんをゲストに迎え、彼の研究哲学とキャリア展望を深掘りします。彼は数理統計学と工学の境界で研究する自身の姿勢、特にテンソル解析における「ホワイトボックス」アプローチの重要性を強調します。また、実データの前処理の難しさや逆問題といった実践的な課題、そして修士課程学生への研究支援の現状と課題について議論します。さらに、沖縄科学技術大学院大学（OIST）への訪問記を通して、国際的な研究環境、異分野交流の重要性、そして筑波大学の未来社会デザイン棟がもたらす可能性について考察します。
【note】
【ゲスト】
◯長谷川 弘貴さん
筑波大学 修士課程
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【出演者】
◯酒井 彰
筑波大学 博士課程
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【今回の内容】
このエピソードでは、筑波大学大学院システム情報工学研究群の長谷川 弘貴さんをゲストに迎え、彼のユニークな研究の軌跡とモチベーションについて深く掘り下げます。コロナ禍で立ち上げたオンライン個別塾の経営経験から、デジタル教育の可能性と課題、そしてサービスの満足度をリアルタイムに計測する研究へと繋がる道のりを探ります。さらに、オーケストラの観客の同期を測る高次元データ分析や、サービス工学におけるテンソル解析の挑戦と応用について議論します。彼は応用統計学会で優秀発表賞、サービス工学シンポジウムで最優秀賞を受賞するなど、多様な分野で業績を上げています。
【note】
【ゲスト】
◯長谷川 弘貴さん
筑波大学 修士課程
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◯酒井 彰
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【今回の内容】
このエピソードでは、博士後期課程における生活費や研究費といった経済的課題について掘り下げます。様々な研究支援制度、特にJSTのSPRINGやBOOSTといったプログラムを探ります。これらの支援が研究活動やキャリアパスにどう影響するか、そして次世代AI人材育成といった事業目的を持つプログラムの具体的な支援内容や応募要件についても議論します。また、統計サマーセミナー2025についても触れています。
【note】
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【出演者】
◯酒井 彰
筑波大学 博士課程
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◯上野 孝斗
滋賀大学 博士後期課程
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【今回の内容】
このエピソードの後編では、統計学や関連分野のより応用・発展的なトピックについて掘り下げます。因果推論に関する話題として、デバイアスや主要な英語文献（「What If」や「Causal Inference」など）について探ります。計算機統計学、多変量解析、スモールデータ解析、情報幾何、確率論などの専門書や英語文献、論文の読み方についても議論します。また、因果探索の位置付けにも触れ、特定の分野を深掘りしたい学習者向けのおすすめを紹介します。
【note】
https://secret-mat-72c.notion.site/1fea9bc7146f80f6abd8e875d49b2787?pvs=4
【出演者】
◯酒井 彰
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筑波大学 博士課程
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◯北野 優斗
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早稲田大学 修士課程
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【今回の内容】
このエピソードでは、統計学や機械学習を学ぶ上でおすすめの入門書について掘り下げます。「データ解析のための統計モデリング入門（緑本）」や「統計学入門（赤本）」といった定番の書籍の特徴、難易度、適した学習者層を探ります。また、基礎を固めるための書籍として、「機械学習の数理100問」シリーズや「統計学のための数学入門30講」についても議論します。さらに、理論統計学の書籍やその他の関連入門書にも触れます。
【note】
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【出演者】
◯酒井 彰
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筑波大学 博士課程
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◯北野 優斗
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早稲田大学 修士課程
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【今回の内容】
このエピソードでは、Podcast「Data Science LG」の半年間を振り返ります。立ち上げの経緯やエピソードの内容、ゲスト回を重視する理由を紹介し、統計・データサイエンスに関する多様な話題を取り上げてきたことをまとめます。今後の企画や運営の裏側、リスナーからの質問募集、関連Podcastの紹介も行っています。
【note】
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【出演者】
◯酒井 彰
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筑波大学 博士課程
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【今回の内容】
このエピソード（後編）では、前回に引き続き、みずほ第一フィナンシャルテクノロジー データアナリティクス技術開発部の加藤 真大さん をゲストにお迎えし、そのユニークなキャリアパスとデータサイエンスへの深い洞察に迫ります。前職での経験を振り返りつつ、東京大学で経済学から情報理工学へと進んだ異分野融合の軌跡、そしてそのキャリア形成における様々な人との出会いや偶然の重要性について詳しく伺います。また、経済学のバックグラウンドが現在のデータサイエンス研究や実務にどう活かされているのかを探り、因果推論という分野の歴史的な変遷や、実務におけるベイズ統計活用の可能性と課題についても掘り下げて議論します。
【note】
https://secret-mat-72c.notion.site/note-1e2a9bc7146f80f1bd36c82083feaf10?pvs=4
【ゲスト】
◯加藤 真大 さん
みずほ第一フィナンシャルテクノロジー データアナリティクス技術開発部
東京大学 博士後期課程
LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/masahiro-kat0/
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【出演者】
◯酒井 彰
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【今回の内容】
このエピソード（前編）では、みずほ第一フィナンシャルテクノロジー データアナリティクス技術開発部の加藤 真大さん をゲストに迎え、金融専門職としてのデータ分析の役割と最前線の技術について深く掘り下げます。東京大学の博士課程にも在籍されている加藤さんの現在の業務内容（データ分析、因果推論、金融機械学習、生成AI応用など）や、東京大学でのアカデミックな知見を実務にどう活かしているのかを探ります。金融分野における高次元統計や因果推論の具体的な活用事例、理論と実務の両輪での論文執筆とその目的、社内外での技術共有や勉強会の重要性、そしてみずほ第一フィナンシャルテクノロジーでの採用やインターン情報についても詳しく議論します。
【note】
https://secret-mat-72c.notion.site/note-1e2a9bc7146f80f1bd36c82083feaf10?pvs=4
【ゲスト】
◯加藤 真大 さん
みずほ第一フィナンシャルテクノロジー データアナリティクス技術開発部
東京大学 博士後期課程
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【出演者】
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ゴールデンウィーク特別編として、いつもの金曜配信とは別でエピソードを公開します。
通常の金曜配信もあります。
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【今回の内容】
このエピソードでは、東京理科大学の薗部 成輝さんをゲストに迎え、薗部さんが公開されている論文（Sampling from Density power divergence-based Generalized posterior distribution via Stochastic optimization https://arxiv.org/abs/2501.07790）から、Density Power Divergenceを用いた外れ値に頑健なベイズ推定・サンプリング手法について掘り下げます。薗部さんの研究テーマを通して、計算コストなどの問題を解決する新しいサンプリングアプローチ (Loss-Likelihood Bootstrap with SGD)を探ります。また、DPDベースの事後分布や一般化ベイズ法の位置づけ、サンプリングにおける課題や将来展望について議論します。
【note】
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【ゲスト】
◯薗部 成輝 さん
東京理科大学 創域理工学研究科 情報計算科学専攻修士２年
公開されている論文：https://arxiv.org/abs/2501.07790
論文について：https://x.com/sonobayes/status/1879398455958987263
【出演者】
◯酒井 彰
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