数式なしで解説！身近な統計学活用例3選

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インターネット環境が発展し、大量のデータの処理が可能となった今、
ビジネスで統計学を活用する重要性が指摘されるようになりました。

統計学と言うと、よく分からない数式ばかりが並んでいて、
どういう風に使われているかが分からないという方も多いことでしょう。

実際は、日常生活のあらゆるところに統計学の要素が詰まっています。
今回は統計学がどんな身近な場面で使われているか見ていきましょう。

（１）学力試験
中学や高校では学校の定期テストや塾のテスト、模試など学力試験が多く、
偏差値を常に意識して過ごしてきた方も多いのではないでしょうか。

平均点を上回ればひとまず両親には怒られないと安堵したり、
偏差値が志望大学の水準をクリアすればまだ合格していないのに歓喜したり、
私も高校時代は良くも悪くも学力試験の数字に支配されていたなと感じます。

平均点や偏差値は、統計学で使われる代表的な指標の1つです。
これらが存在することで学力を数字で表すことが可能になり、
周囲との比較で現在の自分の学力の位置づけも把握できます。

子どもの時から知らず知らずのうちに統計学に関わっているのです。

（２）天気予報
毎日スマートフォンなどでチェックする天気予報もまさしく統計学です。
過去の膨大なデータから未来の天気を予測しています。

温度や湿度、気圧などのデータを集め、過去のデータと照合し、
そのパターンではどんな天気になりやすいかを推測しています。
過去に似たパターンの天気だったときにどれくらいの割合で雨になったか？
といったデータを駆使して降水確率を算出しているのです。
あくまで過去のデータから推測した確率論なため、外れる時は外れます。

統計学の予測は完璧な未来予知ができるわけではありませんが、
確率論を駆使して、私たちの生活を便利にしています。

（３）迷惑メールの判別
もはや私たちの生活とは切り離せなくなったメールですが、
迷惑メールが大量にやってきて困った経験がある方も多いでしょう。

最近のメールソフトではフィルター機能が発達して自動的に選り分けられ、
迷惑メールを目にする機会が以前に比べれば減ったように感じないでしょうか？
実はこのフィルター機能にも統計学のエッセンスが活用されています。

仕組みとしては、膨大なメールデータから迷惑メールになりやすい単語や
その組み合わせを学習し、数値化して迷惑メールである可能性を推測します。
ユーザーが手動で迷惑メールに振り分けるとそれもデータとして学習して、
さらにフィルタリング精度があがるという仕組みです。

一見すると数字が関わらないような場面でも統計学が活用されているのです。

身近な統計学活用例3選、いかがでしたか？
精度などの課題ももちろんありますが、未来をよりよくするために過去のデータを
適確に活用する統計学は非常に魅力的なツールです。

IT技術が劇的に発達し、様々なデータを迅速に処理できるようになった今、
データを数理的に処理する統計学が果たす役割はさらに大きくなるでしょう。


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※本記事は2022年03月16日現在の情報です。