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Plenary Session

＜赤池メモリアルレクチャーについて＞<br />故赤池弘次博士は「赤池情報量規準（Akaike Information Criterion: AIC）」を提唱し，予測の視点に基づき従来の統計理論とは異なる新しい統計モデリングのパラダイムを確立して広範な研究分野に大きな影響を及ぼしたことで知られています。その功績を記念して，統計数理研究所と日本統計学会は2016年度に「赤池メモリアルレクチャー賞」を創設しました。統数研と統計学会により，２年に１度受賞者が選出され，記念講演が行われます。同賞の第４回受賞者は，ヘルシンキ大学のアーポ・ヒバリネン（Aapo Hyvärinen）教授に決定しました。ヒバリネン教授は，信号処理や画像解析において著名な統計的手法を開発してきたことを始めとして，機械学習や計算論的神経科学，数理統計学の分野で多くの業績を挙げてきました。その中でも，独立成分分析における受賞者の手法は，統計学・機械学習分野で知らぬ者のいないものとなっています。研究の内容やスタイルは，故赤池博士のものとの親和性が高く，赤池メモリアルレクチャー賞にふさわしい，統計科学及びその応用分野で広く国際的に活躍する研究者です。

Japanese Journal of Statistics and Data Science (JJSD)

Japanese Joint Statistical Meeting 2022

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[1APM2-01]Plenary Session