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>
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> 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
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。
2026/1: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。
<本セミナーのポイント>
(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。
| 日時 | 【ライブ配信受講(アーカイブ配信付)】 2026年8月21日(金) 10:30~16:30 |
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|---|---|---|---|
| 【アーカイブ配信受講】 2026年9月7日(月) まで受付 (配信期間:2026年9月7日~9月18日) |
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受講料(税込)
各種割引特典
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55,000円
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定価:本体50,000円+税5,000円
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| 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。 | ||
| 配布資料 | PDFテキスト(印刷可・編集不可) ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。 なお、アーカイブ配信受講の場合は、配信日になります。 | ||
| オンライン配信 | ■Zoomによるライブ配信 ►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) | ||
| 備考 | 資料 付 ※講義中のキャプチャ・録画は禁止となります。 | ||
セミナー講師
【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
◆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。
セミナー講演内容
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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