このたびは，栄えある出版賞(杉山明子賞)をいただき，大変光栄に思います．日頃から、会員の皆様から励ましていただき、助けていただいているお陰だと思い、感謝しています。

受賞の対象となった「統計的機械学習の数理100問 with R」は、2017年に阪大の基礎工数理に異動になってからはじめた講義(3年後期)の内容を書籍にしたものです。3年間教えて、2020年3月に書籍にしました。線形回帰、分類、CV、ブートストラップ、情報量基準、スパース、決定来、サポートベクトルマシン、主成分分析、クラスタリングなどの項目を含みます。

RやPythonを使ったデータ分析や機械学習の書籍は、無数にあります。しかし、「統計的機械学習の数理100問with R」は、私の教育や研究のポリシーを如実に反映した独自性の強いものとなっています。パッケージにデータを入れて出力結果をみるような、いわゆる使い方に関する書籍が多いように思いますが、そういう勉強方法に強い問題意識を持っていました。

私は、ベイジアンネットワーク(BN)の研究を長くやっていて、BNの有償ソフトやbnlearnの出力結果の解釈について、質問を受けることよくあります。しかし、残念なことに、ほとんどの場合、使っている本人が、BNの動作をわかってなく、間違っていました。それだけならまだしも、(間違った利用方法で)都合のよい結果がでたときだけ、「BNを使って〇〇の結果が出ました」というような論文を書く人がかなりいます。一般のデータサイエンスや機械学習でも同じことが言えます。正直、パッケージにデータを放りこむだけなら、小学生でもできると思っています。

ここで、そうした処理の多くは、プログラムだけでなく、数学で記述できます。「統計的機械学習の数理100問with R」は、数学の各段階をソースコードで正確に書いて、動作を確認しています。このようにすると、自然と数学的なロジックもついてきて、データサイエンスに必要な本質を見る姿勢ができてきます。業務でパッケージを用いることは否定しません。しかし、勉強の段階では、ブラックボックスにしないで、動作を確認すべきです。そして、正しい結論を世の中に提供するという本来の使命を果たすべきだと思っています。

「統計的機械学習の数理100問 with R」は、「機械学習の数理100問シリーズ」という共立出版から出している書籍の1つで、「スパース推定100問 with R」「機械学習のためのカーネル 100問 with R」とそれらのPython版、最近では「渡辺澄夫ベイズ理論 with R」など合計で7冊出しています。定年までの2年数ヶ月であと5冊完成させる予定です。以前は、BNの他に情報理論、代数幾何を用いた暗号などを手掛けていましたが、2017年に現在の職についてから、データサイエンスの種々のテーマを希望する学生が多くいることがわかり、それまでのやり方(守備範囲が狭すぎる)ではやっていけないと思い、自分の勉強のためもあってこのシリーズの執筆を始めました。

今回の受賞で、機械学習の数理100問シリーズを始めてよかったと実感しました。また、先日の行動計量シンポジウム「WAIC/WBICの理論と実装：渡辺澄夫ベイズ理論への招待」に多くの方(約170名)にご出席いただいき、むずかしそうに見える理論をわかりやすく伝えるという貢献をしていく必要があると思いました。さらなる努力を続けていきたいと思っています。皆様、今後ともよろしくお願いします。

鈴木 讓 (すずき・じょう)
大阪大学大学院基礎工学研究科教授
早稲田大学理工学部卒．早稲田大学大学院修了、博士(工学)。早稲田大学助手，青山学院大学助手を経て，1994年に大阪大学講師に着任。理学研究科准教授を経て、2017年より現職．この間，Stanford大学(1995-1997)，Yale大学(2001-2002)の客員研究員。日本行動計量学会 理事(2018-)、運営委員会委員長(2018-2021)。BehaviormetrikaのCoordinate Editor。