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はじめに 製造業のデータサイエンス実務では，統計的手法や機械学習・深層学習モデルを適切に組合わせて，現場で再現性の高い意思決定を支えることが求められる。とりわけ近年は，深層学習の発展により手法の多様化が進んでいるため，機械学習・深層学習を体系的に理解することは，現場の課題定義やモデリング戦略の質を大きく左右する。 持橋大地・鈴木大慈 監訳「確率的機械学習 入門編II」は，世界的に評価の高いK.P.Murphy著 "Probabilistic Machine Learning (Book1)" の和訳であり，確率モデルに基づく機械学習，深層学習といった基礎が丁寧に整理されている。私は統計検定1級として数理統計の基礎は学んできたが，機械学習・深層学習は実務に応じて場当たり的に学んできた。実務での応用に向けて，機械学習・深層学習の基礎を体系的に学び，チームの技術力を底上げしたいと考えている。また

はじめに 統計検定1級取得後も学び続ける必要性を感じた背景 私は，製造業のデータ分析チームでリーダーをしている，データ分析の実務家・中間管理職である。 2023年に統計検定1級を取ったが，AI・データサイエンス分野の進化が激しく，普段の業務でデータ分析の手法を間違えずに使っていくためには，基礎と応用の両面を統計検定1級取得後も学び続ける必要があると感じた。 この記事を書く目的 これまでは，読書した後にノートにメモを残していたが，読み返したり検索したりするうえで電子化が必要だと感じた。また，統計検定1級を目指したり，私のような悩みを抱えている方の参考になるかもしれないと思ったりしたため，ブログを読書メモに書くこととした。 これまで作成した読書メモ一覧がかなり増えてきたため，2026年1月現在の情報をもとに，いったん数理統計・データサイエンスのおすすめ書籍ガイドにまとめることとした。なお，主観

はじめに 持橋大地・鈴木大慈 監訳「確率的機械学習 入門編I」は，世界的に評価の高いK.P.Murphy著 "Probabilistic Machine Learning (Book1)" の和訳であり，確率モデルに基づく機械学習，深層学習といった基礎が丁寧に整理されている。私は統計検定1級として数理統計の基礎は学んできたが，機械学習・深層学習は実務に応じて場当たり的に学んできた。実務での応用に向けて，機械学習・深層学習の基礎を体系的に学び，チームの技術力を底上げしたいと考えている。また読書メモに自身の理解をまとめることで，製造業に携わる若いエンジニアにとっても有益な知識を還元できればと考えている。 ※なおボリュームが多い本なので，知っているところは端折りながら読み進めたい。 本記事は，「第8章 最適化」における，確率的勾配降下法に関する読書メモである。 目次 はじめに 目次 8.4　確率

はじめに 製造業におけるデータ分析において，時系列分析は重要かつ頻出課題の１つである。時系列分析の理論とPythonによる実装の両方を学ぶために，最近注目を集めている馬場真哉 著　「Pythonではじめる時系列分析入門」を読むことにした。 本記事は，第4部「Box-Jenkins法とその周辺」の第3章「SARIMAXモデル」の読書メモである。 本書の紹介ページ www.kspub.co.jp 目次 はじめに 目次 第4部 第3章 SARIMAXモデル 3.2 SARIMAXモデルの概要 3.3 季節和分過程 季節ランダムウォーク過程の具体例 3.4 ラグ演算子 3.5 SARIMA過程 季節AR過程と季節MA過程 SARIMA過程 3.6 SARIMAモデルの推定と予測 3.7 SARIMAXモデルとSARIMA Errorモデル 3.8 SARIMAXモデルの推定と予測 まとめと感想 実

はじめに 藤原 幸一 著「スモールデータ解析と機械学習」は，サンプル数が少ない状況でのモデル構築や予測精度の確保，統計的な不確実性の扱い方など，現場で直面する悩みに直結する理論と実践がコンパクトにまとまっている。製造業のデータ解析において「少ないデータだから仕方ない」と諦めるのではなく，「少ないからこそできる工夫」を身につけるためにこの本を読み，その学びをブログで共有しようと思う。 本記事は，「第6章 異常検知問題」における，多変量統計的プロセス管理(MSPC)に関する読書メモである。 目次 はじめに 目次 6.3 多変量統計的プロセス管理(MSPC) MSPCの考え方 T^2統計量 Q統計量 まとめと感想 参考サイト 6.3 多変量統計的プロセス管理(MSPC) 多変量統計的プロセス管理(Multivariate Statistical Process Control)は，主成分分析(P

はじめに データのつながりに着目した新たなデータ分析の手法を学ぶために，黒木裕鷹・保坂大樹 著 「データのつながりを活かす技術〜ネットワーク／グラフデータの機械学習から得られる新視点」を読むことにした。 本記事は，「第5章 ノード埋め込み」における，DeepWalkおよびnode2vecに関する読書メモである。 本書の紹介ページ gihyo.jp 目次 はじめに 目次 5.3 ノード埋め込み ノードの近接性を捉える手法 DeepWalk node2vec まとめと感想 参考サイト 5.3 ノード埋め込み 本節では，ネットワーク中のノードの性質を数値ベクトルで表現するための技術であるノード埋め込み(node embedding)を説明している。 word2vecでは，「同じ文脈中で生起する単語のペアは類似している」という前提に基づいて単語のベクトル表現を学習した。ノード埋め込みでは，「どのよ

はじめに 本書は，岩波書店「統計科学のフロンティア」シリーズ(全12巻)の第4巻である。初版発行は2004年であり，当時最先端だった統計科学の話題を，第一人者の先生方がコンパクトにまとめているというものである。 第4巻「階層ベイズモデルとその周辺―時系列・画像・認知への応用―」は3部+補論の構成となっており，以下のような章立てになっている。 第I部　事前情報を利用した複雑な系の解析　(石黒真木夫) 第II部　非線形ダイナミカルシステムの再構成と予測　(松本隆) 第III部　視覚計算とマルコフ確率場　(乾敏郎) 補論　帰納推論と経験ベイズ法―逆問題の処理をめぐって―　(田邉國士) 本記事は，第II部　非線形ダイナミカルシステムの再構成と予測の読書メモである。 www.iwanami.co.jp 目次 はじめに 目次 本書・第II部の興味深かった点 第1章　問題提起と導入 ダイナミカルシステム

はじめに 統計検定1級や準1級に関する記事を書くようになって，改めて数理統計学の書籍を見返すことが増えた。自分が統計検定1級・準1級を受けるために参考にした書籍を紹介したい。 目次 はじめに 目次 基本方針 目指すべき状態は「その分野について説明できる状態」 ×「1冊だけ深く読む」　○「複数冊を広く読む」 おすすめ書籍 基礎理解のための書籍 ★★★「新装改訂版　現代数理統計学」　竹村彰通 著 ★★☆「自然科学の統計学」　東京大学教養学部統計学教室 編 演習のための書籍 ★★★「現代数理統計学の基礎」　久保川 達也 著 ★★★「日本統計学会公式認定　統計検定　1級　公式問題集」　日本統計学会 編 ★★☆「日本統計学会公式認定　統計検定準1級対応　統計学実践ワークブック」　日本統計学会 編 ★☆☆「増訂版 日本統計学会公式認定　統計検定1級対応　統計学」　日本統計学会 編 理解の幅を広げるため