統計・データ分析
平均や相関といった統計の基本から、Excel・Pythonを使った実務のデータ分析までをまとめています。数式の暗記ではなく「なぜそう考えるのか」から解説しているので、文系の方や統計を学び直したい社会人の方にも読み進めていただけます。統計検定の学習前に全体像をつかみたい方にも。
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PISA2025の日本の結果｜3分野OECD1位でも低得点層が増えたのはなぜ？
PISA2025で日本は数学・読解力・科学の3分野でOECD加盟国中1位。一方、低得点層は3分野すべてで増えました。平均点と順位だけでは見えない変化を、表とシミュレーションを使ってやさしく解説します。
2026年9月16日
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生成AIで勉強は大丈夫？Z世代62.6%が利用、信頼48.5%｜数学10問でAIの間違いを検証
楽天が2026年9月4日に公表した「Z世代における生成AI利用に関する調査」によると、15〜25歳の生成AI利用用途の1位は「勉強・学習」（62.6%）でした。趣味の情報検索（47.0%）や悩み相談（30.9%）を大きく引き離しています。 ところが同じ調査で、学習の場面で生成AIの情報を「信頼している」と答えたのは48…
2026年9月14日
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生成AI検索の利用率52.3%、AI経由の流入は0.72%｜2026年の実測
生成AIで検索する人は52.3%（サイバーエージェント調査・2026年8月）。一方、和からのGA4ではAI経由の流入は全体の0.72%でした。調査の偏りと定義の問題を統計の目で読み、中小企業のLLMOで何をすべきかを自社データで検証します。
2026年9月14日
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モデル崩壊とは？｜AIがAIの出力で学ぶと分散が消える仕組みを計算する
モデル崩壊とは、AIが生成したデータでAIを学習させることを繰り返すとモデルが劣化していく現象です。Nature掲載論文の内容に加え、独自シミュレーションで「分散の平均は1.01のままなのに中央値は0.36に落ちる」ことを示し、期待値が保たれても崩壊が進む仕組みと実務への影響を解説します。
2026年9月8日
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オートメーション・バイアスとは？｜AIの答えをどれだけ信じるかをベイズの式で決める
オートメーション・バイアスとは、自動化されたシステムの答えを過信して自分で確かめなくなる傾向です。NASA共同研究の実験データを紹介し、ベイズのオッズ形式と尤度比を使って「正答率90%のAIが警告しても的中率は8.3%」を計算。AIの肯定と否定で信頼度が違う理由と、実務での対策を解説します。
2026年9月6日
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GPT-6 Astraは99.9%か62.7%か｜ARC-AGI-3を統計で読む
GPT-6 AstraのARC-AGI-3スコアは、標準ハーネスのmaxで62.7%、Provider Adapterのhighで99.9%。ただし両者は推論量も異なるため、37.2ポイントすべてをハーネス差とは言えません。RHAE、同条件比較、実験計画の視点からAIベンチマークの読み方を整理します。
2026年9月5日
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応用基礎レベル修了で統計検定2級に受かるか｜モデルカリキュラムと出題範囲の対応表・差分表
大学の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）」を修了すれば統計検定2級に受かるのか。モデルカリキュラム24項目と2級の出題範囲を1項目ずつ突き合わせ、対応表・不足項目・準1級側にはみ出す項目の3表にまとめました。
2026年9月3日
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パスカルの三角形とは｜組み合わせと確率の宝庫をやさしく解説
パスカルの三角形を一番上n＝0で整理し、組み合わせ・二項展開・コイン投げの確率との対応を解説。行の和が2のn乗になる理由と、和から式「予想→確認→説明」の楽しみ方も紹介します。
2026年8月23日
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z得点（標準化）とは｜単位の違うデータを比べる方法をやさしく
z得点は「（値−平均）÷標準偏差」で相対的位置を表す標準化得点です。Excelでの計算、外れ値判定の注意点に加え、和から式「5点チェック」と売上・苦情率の向きをそろえる実務例を解説します。
2026年8月21日
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伝わるExcelグラフの作り方｜目的別のグラフ選びをやさしく
Excelグラフは種類より先に「誰が何を判断するか」を決めます。棒・折れ線・散布図・ヒストグラム等の選び方と軸の注意点を整理し、和から式「作る前の30秒・5問チェック」を具体例で解説します。
2026年8月19日
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ABC分析のやり方｜重点管理を数字で決める4ステップ
ABC分析は、商品を重要度でA・B・Cに分けて重点管理する手法。背景のパレートの法則から、金額を出す→並べる→累積比率→ランク分けの4ステップ、ランク別の管理方針まで、和からの統計講師がやさしく解説します。
2026年8月9日
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公認心理師・心理系大学院に統計はどこまで必要？｜心理統計の学習ロードマップ
公認心理師試験・心理系大学院で必要になる心理統計を、記述統計・検定・回帰まで整理。和から式「問い→データ→判断」で、p値や手法選びを意味から理解する学習ロードマップです。
2026年8月4日
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加重平均と単純平均の違い｜評価・指標での使い分けをやさしく
単純平均と加重平均の違いは「重みをつけるかどうか」。件数が偏っていると単純平均は実態とずれます。店舗の客単価の例で違いを示し、ExcelのSUMPRODUCTでの計算まで、和からの統計講師がやさしく解説します。
2026年8月1日
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二項分布とは｜コインや不良品の確率をやさしく解説
二項分布とは「成功か失敗かをn回くり返したときの成功回数の分布」。コイン投げや不良品の例で、成り立つ3条件・平均np・ExcelのBINOM.DISTでの計算まで、和からの統計講師がやさしく解説します。
2026年7月30日
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中心極限定理とは｜なぜ平均は正規分布に近づくのかをやさしく解説
中心極限定理とは「データの平均をたくさん集めると正規分布に近づく」という統計学の最重要法則。なぜそうなるのかをサイコロの例で、信頼区間や検定を支える土台としての意味まで、和からの統計講師が解説します。
2026年7月20日
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Excelで相関係数を出す方法｜CORREL関数と散布図でわかるデータの関係
2つのデータの関係の強さを表す相関係数は、ExcelのCORREL関数ひとつで出せます。出し方の手順、散布図との合わせ技、相関≠因果など だまされない4つの注意点を、和からの統計講師がやさしく解説します。
2026年7月18日
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統計セミナーの選び方｜初心者が失敗しない受講先と効果の見極め方
統計セミナー選びで失敗する原因は“レベルと目的のミスマッチ”。受講形式4タイプの違い、初心者が申し込み前に見るべき5つのチェックポイント、目的別の選び方を、和からの統計講師がやさしく解説します。
2026年7月10日
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社会人のための統計学入門｜何を・どの順番で学べば実務で使えるか
統計学を学び直したい社会人へ。「記述統計→推測統計」の順に、何を・どの順番で学べば実務で使えるかを5ステップで整理。数式が苦手でも大丈夫な理由まで、和からの統計講師がやさしく解説します。
2026年7月8日
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AIが出した数字、そのまま信じて大丈夫？生成AI時代の統計リテラシー入門
「AIが出した分析結果を、そのまま信じて意思決定していませんか？」——生成AIが手軽に数字やグラフを示してくれる時代だからこそ、その内容を正しく読み解く統計リテラシーが重要になっています。本記事では、数字や分析結果を誤って受け取らないための統計の基本を、累計3万人以上を指導してきた和からが整理します。読了の目安は約14…
2026年6月30日
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データリテラシーとは？全社で底上げする育成3階層モデルと診断のすすめ
「データドリブン経営を目指したいが、社員のデータリテラシーにばらつきがある」——これは、多くの企業が抱えている課題です。本記事では、データリテラシーの意味を整理したうえで、全社で底上げするための育成ステップと現状診断の方法を、200社以上の研修実績を持つ和からの視点から解説します。読了の目安は約14分です。記事の末尾で…
2026年6月28日
