2017年11月15日にGoogleロゴが「赤池弘次さん」に切り替わっていますね。
生誕90周年を記念して、Googleが赤池弘次さんにロゴを変更したようです。

「赤池弘次さん」ってご存知でしょうか？

赤池弘次さんってどんな人？何をした人？

このブログでは、生誕90周年を迎える赤池弘次さんの
これまでの経歴や軌跡、贈賞内容、書籍などをご紹介したいと思います。



赤池弘次さんってどんな人？経歴について

まず最初に、赤池弘次さんの経歴についてご紹介したいと思います。

・名前　赤池 弘次（あかいけ ひろつぐ）
・生まれ　静岡県富士宮市
・生年月日　1927年11月5日
・学歴　東京大学で数学を専攻
・日本の数理統計学者

ウィキペディアには、詳しい経歴が記載されており、

1952年：統計数理研究所所員
1962年：同研究所第一研究部第二研究室長
1973年：同研究所第五研究部長
1985年：同研究所予測制御研究系研究主幹を経て
1986年から1994年まで同研究所所長を務めた。
1970年代に確立した赤池情報量規準(AIC)で知られる。

引用元: ウィキペディア

東京大学で数学を専攻され、その後数理統計学者となり、
2006年の京都賞にも受賞されるほど影響力の強い方だったようです。

その時のメッセージ映像が残されていますが、
そこには、若い世代、研究者へ熱いメッセージとも取れる言葉が贈られています。



京都賞の贈賞理由は情報量規準AICの提唱

京都賞の公式ホームページを拝見すると
赤池弘次さんの記事が載せられていました。

京都賞の贈賞理由が、
「情報量規準AICの提唱による統計科学・モデリングへの多大な貢献」

少し受賞コメントの内容を見てみたいと思います。

今度統計学が重要になる分野

複雑化された情報処理の中で、適当な形にまとめて
処理していく上で必要になる分野が「統計学」とのこと。

確かに、今世の中では「ビッグデータ」と呼ばれる
膨大な情報処理を扱う分野が広がってきています。

そのビッグデータの散らばった情報をまとめて
処理して、適切なデータとして加工するには統計学はなくてはならない分野です。

この時から、重要な分野だと提唱していた赤池弘次さん、
統計学はなくてはならない分野です。

創造性を維持していくには

受賞コメントの中に、
「好きなことを徹底してやりぬけば、誰でも創造性を発揮できる」

納得するまで突き詰め、理解するまで把握すれば、
創造性はつく、創造性にたどり着く、と残してくれています。

研究者に限らず、この言葉を聞くと、
非常に感銘を受ける、深い言葉として聞き入ってしまいます。


赤池さんご自身が1970年代に提唱された「赤池情報量規準(AIC)」が
統計学の世界に多きな影響力をもたらしたことが功績として称えられたようです。

それでは、「赤池情報量規準(AIC)」とは何なのでしょうか？
次に、赤池情報量規準(AIC)について少しご紹介したいと思います。

赤池情報量規準(AIC)とは？

1970年代に確立したという赤池情報量規準(AIC)とは何なんでしょうか？

簡単に説明すると、「統計結果を評価する１つに指標のこと」のようです。
統計学を学ぶ上で、様々な解析方法や分析、考察手法が試されます。

その方法は、主観評価から客観評価まで様々ですが、
何をどの研究の時に使えば、効果的な実験結果が得られるか、
優位性を見出すことが出来るのか、研究者の中で悩ます原因の１つにもなっています。

そこで編み出されたのが、「赤池情報量規準(AIC)」。

現在でも、統計学の指標では有名な指標として定着しており、
多くの解析ソフトにも導入されるほどの定番となっています。



赤池弘次さんの書籍について

赤池弘次さんのこれまでの書籍についても少し見ておきたいと思います。

数多くの本が出版され、その全般が数理解析の本だったり、
統計学の本が中心になっているようです。

一部をご紹介しておくと、

これら以外にも、モデリング解析の書籍や母集団解析、ダイナミックシステムなど
大学の講義にも使われるような書籍が出版され、

数理解析や統計学の分野では、
赤池弘次さんのことを知らない人はいないのではないでしょうか。

赤池弘次がGoogleロゴに！生誕90周年を迎える赤池弘次はどんな人？　まとめ

赤池弘次がGoogleロゴに！生誕90周年を迎える赤池弘次はどんな人？
についてご紹介してきました。

赤池情報量規準(AIC)の提唱にはじめ、統計学、数理解析の分野において、
多大なる功績と影響力をもたらした赤池さん。

生誕90周年を迎え、その分野の方であれば、
実はあの解析手法も赤池さんが提唱した解析方法で行われている！と気づくのではないでしょうか。

これからのビッグデータ時代には、統計学は欠かせない分野です。

解析手法も分野に応じて活用されることで、
さまざまな領域へ応用することができることでしょう。

情報・統計科学へ多大なる影響をもたらした、
偉大なる功績者に敬意を表します。