統計数理研究所に2011年11月「統計思考院」なるものが設立された。統数研自体がよくわからない一般人、思考院と言われてもまったくもってわからない。初歩的な質問ばかりかもしれないが、ざっくばらんにきいてみた。ここを除けば名前に統計学と冠した学部学科としてはないですね。基本的には大学に統計学部というのはないです。統計学を専門に教育する機関もほとんどない。統計学にはデータが必要で、データの出自はいろいろです。社会学であったり、経済学から起こったり、生物学であったり遺伝学であったり。それが統計学としてまとまったのは1900年代初頭くらいです。先生が必要性を感じられて、自分の所属するところで弟子を育てる形になりました。いろいろな学部でバラバラにやられているのが現状です。残念ながらそれらの先生がまとまって学部学科を作るという動きが、ごく最近までなかったんです。私は東大の経済学部出身です。中野ここは出身がおもしろいですよ。僕は出身が工学部で博士号は理学博士をもっています。ここへ来る前は経済学部で働いていました(笑)。編集部それは、オールマイティって考えればいいんですか?中野っていうか、どこででも必要とされているのは確かだと思います。主流にはなれなかった(笑)。経済学部なら、やはり経済の人が主流です。川﨑サイエンスの進歩は、新しい観測機器ができるとかして、新しい発見がある、って考えるのが自然な形です。今ある最髙の観測機器でデータを取ったけれども、それでも物事がクリアに見えない、何かノイズが混じっているとか、あるいは取ろうと思ってもそもそもデータが部分的にしか取れないとか、そういう時に統計処理をすると物事がピッときれいに見えてくる。観測機器そのものが大幅に進歩してしまえば、そういった統計処理はいらないかもしれない。いうポジショニングだと主流にはならないですよね。編集部でも世界は統計学の重要性はわかっていて、学部学科もあったりする。日本は遅れているのですか?中野いろいろな理由があるでしょうが、僕の個人的感想では、日本人ははっきり物を言うのがきらいだから、数字が出てくるとあんまりよろしくない。日本人は勘ピューターとコンピューターなら勘ピューターの方が好きですよね。川﨑それと、日本は近代国家への道を歩む段階で大学制度をドイツから学んだのですが、当時のドイツでは統計学を社会科学の1分野として位置づけていた。そんなカラーを日本も明治時代に引き継いだ。それはとても重要で、国の経済を考える時に、国民の数とか年齢構成などの人口統計をとることが課税の基本になります。いった社会統計的側面は大事なんですが、日本でも社会科学の1分野としておかれた。最初から理科系の、数学の応用と言う形で位置づけられていたら流れはだいぶ違ったんじゃないかなと思います。次に思考院設立の目的を教えて頂けますか?中野ひとつには社会への還元です。ひとつには統数研のやっていることを広く知ってもらうため。我々には統計の知識を広げないと日本は危ないのではないかという危機感がありまして、できる範囲で人材育成をやろうと。3つめの目的は人材育成のため。その3つをメインにした思考院を立ち上げたわけです。所長のお話からも人材育成に力をいれていかれるんだなというのはわかりました。今は就職が厳しいですよね。若い研究者の行き場所が以前より狭くなっている。研究者の方にもいろいろな分野に進出してもらいたいんですが、非常に純粋な人が多いので、理論だけやりたいとか人と話すのが得意じゃないとか、理科系の研究者は特にそうなんです。思考院みたいなところで、人とのコミュニケーション能力を磨いてもらっていろいろな分野で活躍できる人になってもらいたいと。大学共同利用機関ですので、言ってみれば大学の先生方にサービスを行う機関です。個々の先生方が研究において困っておられること、特に統計的なデータ処理やモデルの作成で困っていることがあれば我々がお手伝いしますよと。博士課程を終えたばかりの若い人たちに思考院に研究員として在籍してもらう中で、クライアントと一緒に問題を議論していけばコミュニケーション能力がおそらく上がって行くだろうと期待しているわけです。思考院のお客さんというか生徒?は大学の先生なんですね?中野いや、メインは大学の先生ということですが、思考院はもっと幅広いです。企業の方、一般の行政の方も。ある市でこういうデータを集めたんだけれど、これでこう言っていいんですかというような質問もあります。いう場合には統計的にはシンプルな問題なので若い人にやっていただいて、人材育成の場としていきたいと考えています。昔は各研究室で先生がやっている研究をみんな真似て人材育成ができていたんです。最近は統計学や数理科学を取り巻く環境が変わって来ている。データをとって保管しておくコストが非常に安くなってきたんです。業務データの一部として膨大なデータが蓄積されている。手法は仮にシンプルでもその巨大データに直接統計的処理をすると、驚くほどの知識発見ができる。そんな側面が今重要視されてきています。大きいデータの場合、統計解析と一口に言ってもいろいろな技術を持った人間が必要で、複数の人間がうまく協調してようやく大規模データの解析ができます。いったデータ解析の教育をしてくれるところはうちの研究所をおいて他にはないと思うんですよね。他にはないというのはすごいですね。何か地味でわかりにくいところですよね(笑)。形にして見せるものがなかなかありませんからね~。ある意味統計学というのは曖昧な所がずっと残るので、最終的な決断は本人の価値観によるんです。統計学でできるのは不確定性をある程度数量化するということ。統計学で絶対的なことは言えない。確率的な言明しかできず、本人が一生懸命考えることを要求してきます。こっちに権威があるわけではなくて、材料を提供できる。材料を提供されたらそれを本人が判断しないといけないんです。日本人って自分が判断するのが結構苦手で権威に従う所がありますよね。起こるのか起こらないのかはっきりせいと言われますが、それはあり得ないんです。編集部でも未来予測はある程度できるわけですよね?中野できますよ、ある程度。そのある程度というところをきっちり数値化して見せた時に、はっきりしたことを言うのは簡単なんですよ。「未来はどうなるかわからない」これが一番はっきりしています。川﨑そうです、そうです。中野それが確率的で、数字を伴っているということです。昔はデータをとるのが大変でしたから、データを持っている人が偉かった。政府が経済データを持っていて政府以外はアクセスできなかったし、どんなデータも持っていることが大切で、それを外に出さなかったんです。論文書いても嘘が見抜けなかった。今はデータが溢れていて、データをパブリッシュするのが楽です。そんな状況ですからデータを処理するという意味での統計学が今はすごく要求されています。データも大量データになっているので、統計学自身もちょっとずつ変わっています。今はデータもたくさんあって、たくさんあれば法則があるとするなら見えやすい。使いやすい公式に落とし込むために、合ってるかどうかわからない数学的仮定を置かなくてもいいわけです。ダイレクトに計算機を使って推論すれば傾向は見えてくる。統計が入ったと聞きましたが、私が小学生の頃、このグラフから読み取れる事を述べなさいっていうのありましたよ。