機械学習・マーケティング・データサイエンスの土台として注目されるベイズ統計。しかし「事前分布・事後分布のイメージがつかめない」「本の数式で挫折した」という声がとても多い分野です。和からは大人専門の統計教室。ベイズの考え方を直感から、必要に応じて実装（PyMC・Stanなど）まで、統計のプロがマンツーマンで指導します。
学ぶ目的（教養・業務・研究・実装）と数学のご経験をお聞きし、概算の学習プランを整理します。しつこい勧誘は一切ありません。
事前分布・尤度・事後分布のつながりが、式としては追えてもイメージできない。
読み物としての入門書は読めたが、実務・研究で使える水準への登り方が分からない。
p値との関係、どちらをいつ使うべきか、自分の言葉で整理できていない。
ベイズ統計の中心にあるのは「データで確からしさ（信念の度合い）を更新する」という考え方です。ここを直感でつかむと、数式の理解もぐっと進みます。
和からは統計のプロ集団として、具体例（検査・迷惑メール・A/Bテストなど）から始めて、確率分布・事後分布の計算、そして目的に応じてMCMC・PyMC・Stanでの実装まで、あなたの理解度に合わせた階段を設計します。
最初に現在地と目標・ご希望の期限を確認し、あなた専用の学習計画を設計します。必要なら中学・高校数学まで遡って補強。お手持ちのテキストや資料も、そのまま教材にできます。
数理学博士、実務のデータ分析経験者など、統計を「使ってきた」プロが指導。手順の暗記ではなく理由から解説するので、初見の問題に対応できる力がつきます。
週1回の定期受講から短期集中まで、仕事のペースに合わせて設計。オンラインで全国対応。確率の基礎からベイズの実装まで、理解度に合わせて設計できます。
ゴールに合わせて深さを設計します。
ベイズの定理・事前と事後・尤度を、身近な例と図で。頻度論との違いも自分の言葉で説明できるように。
共役事前分布・ベイズ推定・信用区間。必要な確率・微積分は遡って補強しながら進めます。
階層ベイズ・ベイズ回帰などを、PythonやRで実装。研究・業務のデータへの適用まで伴走します。
目的はさまざまでも、つまずくところは似ています。
入門書は読めたが「緑本」で挫折。理論の階段を、質問しながら登りたい。
少ないデータでの判断にベイズが向くと聞いた。業務で使える形で学びたい。
研究データに階層ベイズを適用したい。理論の理解とStanの実装を両輪で。
どちらが正しいかではなく、問いの立て方が違います。
| 項目 | 従来の統計（頻度論） | ベイズ統計 |
|---|---|---|
| 確率のとらえ方 | 繰り返しの頻度 | 信念の度合い（データで更新） |
| 代表的な道具 | p値・信頼区間 | 事後分布・信用区間 |
| 少ないデータ | 苦手なことが多い | 事前情報を活かせる |
| 結果の読み方 | 「仮説を棄却できるか」 | 「パラメータがこの範囲にある確率」 |
| 計算 | 解析的に済むことが多い | MCMC等の計算が必要な場面も |
※実務・研究では両方を場面で使い分けます。従来の統計の学び直しも本講座内で対応できます。
ベイズ統計を、あなたのペースで。必要なときだけの月1回から、半年かけてじっくりまで、続け方から選べます。
1回50分・月1回ペース（都度）
まずは月1回から。毎月のリズムが学習の習慣になり、モチベーションを保ちながら継続できます。
半年・月1回
月1で基礎から着実に。毎月のリズムが学習の習慣になり、ひとりでは続きにくい学びも、モチベーションを保ちながら継続できます。仕事と両立して土台をつくりたい方に。
半年・月4回でしっかり伴走
半年で一気に。考え方の直感から実装まで、継続して身につけたい方に。
上記は「発展」区分の料金です。表示はすべて税込。別途、入会金22,000円（税込・初回のみ）を頂戴します。回数・期間はめやすで、現在地により前後します。結果を保証するものではありません。
現在地を確認したうえで、正確な回数と総額をお見積もりします。見積もりだけのご利用も歓迎です。
統計教室の個別指導と同じ、和からの実践派講師陣が担当します。
岡本 健太郎 先生
Okamoto Kentaro
九州大学にて数理学博士号取得。「統計超入門」の講座を長年担当し、難解な数理を直感的に理解できる指導に定評。著書『アートで魅せる数学の世界』（技術評論社）で日本数学会出版賞受賞。
坂本 昌夫 先生
Sakamoto Masao
証券会社でデルタヘッジ・アセットアロケーション、日本IBMで金融機関システム構築に従事。数理統計・ベイズ統計・時系列解析・機械学習・ファイナンス数学まで幅広く指導。
伊藤 智也 先生
Tomoya Ito
筑波大学大学院で統計学（高次元データ解析）を専攻。統計学とExcel・Python・生成AIを掛け合わせた業務自動化を発信する登録者6万人超のYouTuber。
岡崎 凌 先生
Okazaki Ryo
大阪大学基礎工学研究科修士、人工知能の画像認識モデル研究に従事。Excel・R・Python・機械学習・生成AIまで幅広く対応。年間約30社の企業研修を担当。
30分の無料相談で、目標までの学習プランをご提案します。
オンライン・全国対応／講師との無料体験授業あり
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本講座は特定の成果を保証するものではありません。記載の製品名・サービス名は各社の商標または登録商標です。
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