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、学習プランの当たりをつけます。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。
本や動画で始めてみたものの、途中で説明が追えなくなる状態です。
必要な範囲が定まらず、最初の一歩を決めかねている状態です。
一人だと後回しになりやすく、進め方を一緒に決めたいという声です。
和からの個別指導 無料相談・体験授業でいただいたご相談より（仕事目的の回答247名・複数回答）
ベイズにたどり着く前の土台で止まっている方も、少なくありません。
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。
最初にいまの実力と目標・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。
分野も出発点もさまざまですが、詰まる場所は似ています。無料相談・体験授業でいただいたご相談から、3件をご紹介します。
プログラマーとして働くなかで、機械学習を学ぶ必要が出てきた方です。手法ごとに何ができるかは理解でき、プログラムでの実装も試していましたが、数式による理解ができないところで止まっていました。ナイーブベイズを含む理解したい項目を挙げたうえで、まずは微積分から進めたいとのことです。体験授業では、学習カリキュラムを示したうえで、指数の内容を扱いました。
広告の会社で、通信販売のクライアントの購買データやアクセスデータを担当している方です。分析は表計算ソフトでのクロス集計が中心で、統計的な手法は使っていませんでした。先輩からベイズを勧められたものの、何が役に立つのかが分からないとのことでした。体験授業では、統計学のガイダンスとして、欠損値や交絡、実験データと観察データの違いを扱いました。
博士課程の3年目で、人の身体の動きをいくつものアプローチから研究されている方です。いま最後の論文を執筆中で、そのなかでベイズ統計を使えたらと考えていました。一方で、高校数学の段階でつまずいているとのことでした。無料相談でうかがった目標は、執筆中の論文でベイズ統計を使えるようになることです。
※実際にいただいたご相談を、個人が特定されないよう要約しています。
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。
授業で扱う内容の、ほんの入り口です。数式の前に、まず「考え方」から始めます。
従来の統計（頻度論）が「仮説を棄却できるか」を問うのに対し、ベイズ統計は「パラメータがこの範囲にある確率」を問います。事前の考えをデータで更新していく、その流れを身近な例で直感からつかみます。
事前分布・尤度・事後分布のつながりを、共役事前分布のような扱いやすい例から確認します。必要な確率や微積分は、遡って補強しながら進めます。
解析的に解けない事後分布も、MCMCという計算方法を使えば求められます。PyMCやStanを使って、階層ベイズやベイズ回帰を、研究や業務のデータに適用するところまで進めます。
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。
職場でまとめて学びたい場合は、法人研修としてカリキュラムを設計します。和からは数学・統計の教育会社として、AIの使い方と、AIが出した数字の確かめ方をひとつの研修で扱います。
対象者・課題別の研修メニューと、実施形式・費用の目安をまとめています。
生成AIでデータの要約・可視化・仮説出しを行い、出てきた数字を統計の手順で確かめます。
非エンジニアの部署が、自分たちの業務ツールを作れるようになる1日6時間の研修です。
人材開発支援助成金の対象となるカリキュラム設計に対応できる研修があります。
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
Ito Tomoya
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。
ベイズ統計は、理論から理解したい場合と、計算ツールを動かしながら身につけたい場合とで学び方が変わります。目的別の解説ページをご用意しています。
ここに挙げていない内容についても対応しています。まずはご相談ください。
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
統計の学び直し全般は統計教室（個別指導）のご案内もご覧ください。
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。
遠方に在住の方や自宅で講義を受けたい方はオンライン講座をご用意しております。よくある質問はこちら
