臨床試験など様々な活用シーンにおける
ベイズ統計の基礎と実用性の手引き
＜FDAガイダンス「臨床試験におけるベイズ統計手法の活用」発出：ベイズ手法を正式に許容する方針＞
受講可能な形式：【ライブ配信（アーカイブ配信付）】or【アーカイブ配信】
| 日 時 | 【ライブ配信】 2026年8月21日（金） 10:30～16:30 【アーカイブ配信】 2026年9月7日（月） まで受付 ［視聴期間：2026年9月7日～9月18日］ | |
|---|---|---|
| 受講料(税込) | 55,000円 定価：本体50,000円＋税5,000円 【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の27,500円）】 ※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。 2名様以降の受講者は、申込み前に会員登録をお済ませください。 ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。 ※3名様以上のお申込みの場合、上記１名あたりの金額で受講できます。 ※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。 ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。 (申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。) ※他の割引は併用できません。 ※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料 定価：44,000円 定価：本体40,000円＋税4,000円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 | |
| ポイント還元 | 誠に勝手ながら2020年4月1日より、会員割引は廃止とさせて頂きます。 当社では会員割引に代わり、会員の方にはポイントを差し上げます。 ポイントは、セミナーや書籍等のご購入時にご利用いただけます。 会員でない方はこちらから会員登録を行ってください。 | |
| 配布資料 | Live配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) アーカイブ配信：PDFテキスト（印刷可・編集不可） ※セミナー資料は、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードいただきます。 (開催前日を目安に、ダウンロード可となります) ※アーカイブ配信受講の場合は、配信日にマイページよりダウンロード可。 ※ダウンロードには、会員登録（無料）が必要となります。 | |
| オンライン配信 | 【Live配信の視聴方法】 【ライブ配信（Zoom使用）セミナー】 ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。 ・ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください） ・アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください） 【テキスト】 テキストは、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードできます。 (開催前日を目安に、ダウンロード可となります) 【マイページ】 ID(E-Mailアドレス)とパスワードをいれログインしてください。 >> ログイン画面 | |
| 特 典 | 【Live配信受講者特典のご案内】 Live(Zoom)配信受講者には、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。 オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。 | |
| 備 考 | 資料 付 ※講義中のキャプチャ・録画は禁止となります。 本セミナーはサイエンス＆テクノロジー株式会社が主催いたします。 | |
セミナー講師
東京情報大学 非常勤講師 医学博士 嵜山 陽二郎 氏【大手外資系製薬企業にて様々の疾患領域における医学情報・統計解析担当を歴任】
【専門/主な業務】
医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習
【講師紹介】
セミナー趣旨
近年、AI・データサイエンスの普及にともない、「ベイズ統計」が再び大きな注目を集めています。少ないデータでも合理的に意思決定ができ、新しい情報を得るたびに確率を柔軟に更新できるベイズ統計は、あらゆる業界で実践的に活用されています。医療の分野においても、2026年1月、米国FDAは「臨床試験におけるベイズ統計手法の活用」に関するドラフトガイダンスを発出し、医薬品・生物学的製剤の主要評価変数の推論にベイズ手法を正式に許容する方針を明示しました。しかし「数式が難しそう」「具体的にどう使えるのか分からない」という声も少なくありません。本セミナーでは、ベイズ統計の基本的な考え方をやさしく整理したうえで、具体的実例を通じて、その威力を視覚的にわかりやすく解説します。◆講座主旨◆
「もし検査で陽性だったら、本当に病気の確率は何%？」直感と確率の答えがズレる場面は、ビジネスにも日常にも溢れています。ベイズ統計は、思い込みを数字で更新し、不確実な世界で賢く判断するための思考です。本セミナーでは、臨床試験での指針を中心に、様々な業界の実例を通じて、数式より「使いどころ」を重視し、その面白さと実用性をご紹介します。
◆講習会のねらい◆
本講座は、ベイズ統計を「理論」ではなく「使える道具」として身につけていただくことをねらいとしています。受講後には、(1) ベイズの定理の考え方を自分の言葉で説明できる、(2) 臨床試験だけでなく、自分の業界・業務における活用シーンを具体的にイメージできる、(3) 不確実性を前提とした意思決定の発想を持てるこの3つの状態を目指します。
【第1部】 ベイズ統計基礎
1. なぜ今ベイズ統計: 活躍する現代の場面（AI・医療・ビジネス）
2. 確率の基礎: 同時確率・周辺確率・条件付き確率
3. ベイズの定理: 事前・尤度・事後・周辺尤度
4. 医療診断の罠: 99%精度の検査でも陽性的中率は17%
5. スパムフィルタ: メールを「単語の袋」として見る発想
6. A/Bテスト: ベルヌーイ試行とベータ分布
7. 事前分布: 共役事前の便利な性質
8. 逐次更新: コイン10回→100回の更新シミュレーション
9. ベイズ vs 頻度論: p値と事後確率の決定的な違い
【第２部】 ベイズ統計活用事例
1. 医療・ヘルスケア分野: 検査の判定、臨床試験、創薬等
2. 金融・保険分野: 信用スコア、不正検知、ポートフォリオ最適化等
3. マーケティング・EC分野: A/Bテスト、広告効果測定、需要予測等
4. AI・機械学習: ナイーブベイズ、ベイジアン最適化、強化学習等
5. スポーツ分野: セイバーメトリクス、勝率予測、メダル予測等
6. 製造業・品質管理: 品質管理、故障予知保全、信頼性工学等
7. 気象・環境分野: アンサンブル予報、台風進路、地震確率等
8. 法律・社会科学: DNA鑑定、裁判推論、選挙予測等
【第３部】 臨床試験におけるベイズ統計の活用（FDAガイダンス）
1. 2026年は転換点: PDUFA VI・CID推進の規制的背景
2. ガイダンスの全体像とスコープ: CDER/CBER対象範囲、適用フェーズ
3. 開発戦略における活用: 主要解析・中間解析・用量設定・小児外挿等
4. 事前分布の設計: 無情報／弱情報／情報提供的事前分布
5. 外部データ借用と事前分布の実装: RBesTパッケージによるMAP構築
6. 動的借用と階層モデル: Driftに応じた借入量調整
7. シミュレーション中心の動作特性評価: 第I種過誤率の較正
8. 適応型デザイン: 予測確率（PoS）による中間解析
9. 規制対応戦略: プロトコル・SAP記載8要件
【第４部】 将来展望
1. リアルワールドエビデンス時代におけるベイズ統計の未来像
2. 今すぐ始める: 課題の明確化と事前情報の整理
3. グローバル開発で勝ち抜くベイズ戦略：日本企業の課題と機会
□質疑応答□
1. なぜ今ベイズ統計: 活躍する現代の場面（AI・医療・ビジネス）
2. 確率の基礎: 同時確率・周辺確率・条件付き確率
3. ベイズの定理: 事前・尤度・事後・周辺尤度
4. 医療診断の罠: 99%精度の検査でも陽性的中率は17%
5. スパムフィルタ: メールを「単語の袋」として見る発想
6. A/Bテスト: ベルヌーイ試行とベータ分布
7. 事前分布: 共役事前の便利な性質
8. 逐次更新: コイン10回→100回の更新シミュレーション
9. ベイズ vs 頻度論: p値と事後確率の決定的な違い
【第２部】 ベイズ統計活用事例
1. 医療・ヘルスケア分野: 検査の判定、臨床試験、創薬等
2. 金融・保険分野: 信用スコア、不正検知、ポートフォリオ最適化等
3. マーケティング・EC分野: A/Bテスト、広告効果測定、需要予測等
4. AI・機械学習: ナイーブベイズ、ベイジアン最適化、強化学習等
5. スポーツ分野: セイバーメトリクス、勝率予測、メダル予測等
6. 製造業・品質管理: 品質管理、故障予知保全、信頼性工学等
7. 気象・環境分野: アンサンブル予報、台風進路、地震確率等
8. 法律・社会科学: DNA鑑定、裁判推論、選挙予測等
【第３部】 臨床試験におけるベイズ統計の活用（FDAガイダンス）
1. 2026年は転換点: PDUFA VI・CID推進の規制的背景
2. ガイダンスの全体像とスコープ: CDER/CBER対象範囲、適用フェーズ
3. 開発戦略における活用: 主要解析・中間解析・用量設定・小児外挿等
4. 事前分布の設計: 無情報／弱情報／情報提供的事前分布
5. 外部データ借用と事前分布の実装: RBesTパッケージによるMAP構築
6. 動的借用と階層モデル: Driftに応じた借入量調整
7. シミュレーション中心の動作特性評価: 第I種過誤率の較正
8. 適応型デザイン: 予測確率（PoS）による中間解析
9. 規制対応戦略: プロトコル・SAP記載8要件
【第４部】 将来展望
1. リアルワールドエビデンス時代におけるベイズ統計の未来像
2. 今すぐ始める: 課題の明確化と事前情報の整理
3. グローバル開発で勝ち抜くベイズ戦略：日本企業の課題と機会
□質疑応答□
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