ベイズ統計の基礎とデータ分析、予測への応用【提携セミナー】

　　セミナー　　技術分野共通　　ベイズ統計の基礎とデータ分析、予測への応用【提携セミナー】

開催日時	【Live配信】2026/6/15（月）10:30~16:30 , 【アーカイブ】2026/6/24まで受付（視聴期間：6/24~7/4まで）
担当講師	河合孝純氏
開催場所	Zoomを利用したLive配信またはアーカイブ配信
定員	30名
受講費	55,000円（消費税込・資料付き）

★「ベイズの定理」の復習からデータ分析に向けた活用方法について学ぶ

ベイズ統計の基礎とデータ分析、予測への応用

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

ベイズ統計学は，計算機の性能向上に伴い，現代のデータ分析に欠かせないツールとなっている。また，迷惑メール判別など，応用も幅広い。本講座では，ベイズの定理にはじまるベイズ統計学の基本的な考え方を古典的な頻度統計学との対比を交えつつ学ぶ。さらに，ベイズ推定，ギブスサンプリング法やメトロポリス・ヘイスティングス法などのマルコフ連鎖モンテカルロ法とその応用について学ぶ。

分散を考える時、ミクロン粒子の使用が一般であった５０数年前に出された概念として“分散の三要素（①ぬれ、②解きほぐし性、③安定化）”がある。非常に古い概念であるが、ナノ粒子の分散にも十分に使える基礎的な考え方で、その要素をどのように考え、使うかがポイントになる。それには分散に繋がる界面活性剤の知識、理解が必要である。

この講座では分散に関連した界面活性剤の基礎を説明し、また被分散体である粉末についても、粉末の粒子径、粒子形、組成、物性、極性等を説明し、何故凝集しているのか、特に超微粒子（ナノ粒子等）について説明し、どうすればこれら凝集性の強い粉体を一次粒子に解きほぐし、再凝集を防ぎ、分離・沈降のない安定なスラリーを得るかを説明する。また簡易な分散剤の選定法及びスラリーの評価方法、分散の失敗例、解決法の例についても説明したい。

習得できる知識

ベイズ統計学について古典的な頻度統計学との対比に基づいた理解
ベイズ推定、ギブスサンプリング法など具体的な技術
データ分析等に際して技術の適用例
について理解が深まる

担当講師

東京都市大学　デザイン・データ科学部　教授　博士（理学）河合孝純氏

【ご専門】
炭素系高機能材料シミュレーション、データ分析

【ご略歴】
1997年東京理科大学大学院理学研究科物理学専攻修士課程修了。同年独立行政法人日本学術振興会特別研究員DC1採用、2年で同大学院博士過程修了。1999年より日本電気株式会社(NEC)にポスドクとして採用され、一般財団法人ファインセラミックスセンターフロンティアカーボンテクノロジー研究本部に出向、2003年よりNEC基礎研究所に勤務。2020年より東京都市大学大学院総合理工学研究科情報専攻教授。2023年同デザイン・データ科学部デザイン・データ科学科教授、教育開発機構数理・データサイエンス教育センターセンター長。