統計学
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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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ディープラーニングを支える数学｜行列と微分の役割をやさしく
ディープラーニングの中心にあるのは「行列」と「微分」の2つの数学。行列は計算（予測）、微分は学習（誤差を減らす方向）を担います。AIがなぜ学習できるのかを、数式に立ち入らず和からの講師がやさしく解説します。
2026年7月24日
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相対リスクとオッズ比の違い｜検査・効果データの読み方をやさしく
ニュースの「リスク○倍」には相対リスクとオッズ比が混在しています。2×2の表と具体例で違いを解説し、まれな出来事ではほぼ一致・よくある出来事ではオッズ比が大きく出る理由まで、和からの統計講師がやさしく解説します。
2026年7月22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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データ分析は何から勉強する？｜未経験から始める学習順序と最初の一冊
「データ分析を勉強したいが何から手をつければいいか分からない」という未経験の方へ。回り道を避ける学習順序を「目的→Excel→統計」の5ステップで、和からの統計講師がやさしく解説します。
2026年6月22日
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信頼区間の意味｜「95%」が示すものと示さないもの
信頼区間の95%が何を意味するのかを正しく解説。よくある誤解、計算方法、実務での使いどころを整理。
2026年5月10日
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統計学の法人研修｜失敗しない設計の7ステップと業種別カリキュラム例【導入200社以上の実績】
統計学・データ分析の法人研修を成功させる7ステップを、製造業・小売・金融・自治体など21社の実績から解説。リテラシー研修から実務分析まで、対象者別カリキュラム例と費用感も公開。
2026年5月8日
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【2026年最新】投資理論から量子コンピュータまで！知的好奇心を刺激する「ロマ数トレラン」続々開催！
和からの数学講師の岡本です。 2026年が始まり、今年も「ロマンティック数学トレラン（通称：ロマ数トレラン）」は、数学を武器に世界を読み解くエキサイティングな講座を続々と開講していきます！ 今回は、この冬大注目の2つのトレラン情報をお届けします。 1. 【1月29日開催】投資を数学的に読み解く実践講座 まず直近で注目な…
2026年1月27日
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日本における統計学の歴史：第7回－学知とコミュニティ、日本統計学会（1931〜）と教育・検定
はじめに：統計が“公共財”になった瞬間 前回（第6回）では、戦後の労働力調査を中心に、「測り続ける仕組み」 がどのように制度として根づいたかを見てきました。それは、統計が“継続的に運用される技術“として成熟していく過程でした。 一方で、制度が整うだけでは統計は社会に広まりません。必要なのは、それを扱う人とコミュニティ …
2025年12月1日
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文科省も注視！数学指導要領の裏側に見る、データサイエンス時代のキャリア必須スキル
和からの数学講師の岡本です。今回は、AI時代における数学学習の重要性、特に「ベクトル」と「行列」の必要性について、あるニュース記事を切り口に深掘りしたいと思います。 指導要領見直しとAI時代の数学：ベクトルと行列の必要性 先日、数学の指導要領見直しに関する記事を目にしました（Yahoo!ニュース記事）。この記事では…
2025年11月26日
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日本における統計学の歴史：第3回－宗門人別改帳と人口データのはじまり
はじめに：日本の人口データ運用が本格化した瞬間 前回は、豊臣秀吉の「太閤検地」を取り上げ、日本史における“データ標準化”の革命を見てきました。土地の単位や記録フォーマットを全国統一したことで、国家運営の効率性と公平性が一気に高まりました。現代で言えば、企業全体でデータ定義を統一する「データマネジメント改革」のような動き…
2025年11月25日
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日本における統計学の歴史：第2回－太閤検地とデータ標準化の源流
はじめに：日本史における“データ標準化”の夜明け 前回は、日本最古の戸籍である 庚午年籍（670年） を取り上げ、「国家がデータを集め、意思決定の基盤として活用し始めた瞬間」を解説しました。特に、データの正確性・更新性・保存性が国家運営の土台となった点は、現代のビジネスにも通じる重要な示唆でした。 第2回となる今回は、…
2025年11月24日
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日本における統計学の歴史：第1回－日本最古の「データ」、庚午年籍と古代の計数
はじめに：データ活用は“国家の生存戦略”として始まった 以前に「統計でたどる人類と経済の発展史」というブログで、人類がデータをどのように使い発展してきたのかを書きました。 今回は、さらに分けて我々の「日本」でどのように使われてきたのかを10回に分けて見ていきたいと思います。日本ではその源流をたどると、なかなかに早い段階…
2025年11月22日
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標本調査と実験のキホン－第4回：良い実験を設計するための考え方【統計学をやさしく解説】
はじめに 第1〜3回で、統計学の基礎である「母集団と標本」から始まり、「サンプリング」や「観察研究と実験研究の違い」までを学びました。いよいよこのシリーズの最終回では、統計学の応用の核心──良い実験の設計方法（実験計画法）をやさしく解説します。 実験は、ただ“試す”だけではなく、信頼できる結果を得るための設計が重要です…
2025年11月1日
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標本調査と実験のキホン－第3回：観察研究と実験研究のちがいをビジネスで体感！【統計学をやさしく解説】
はじめに 第1回と第2回では、データの「取り方」──つまり標本調査とサンプリングの基本を学びました。ここまでで「どのデータを集めるか」は理解できたと思います。 では次のステップ、「どうやってデータから因果関係を見抜くのか？」を学びましょう。 統計学で重要なのは、“関係がある”と“原因である”を混同しないこと。 今回は、…
2025年10月31日
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標本調査と実験のキホン－第2回：サンプリング方法と“偏り”の落とし穴【統計学をやさしく解説】
はじめに 第1回では「母集団」と「標本」の関係を学びました。全体（母集団）をすべて調べるのは現実的ではないので、その一部（標本）から全体を推測する──これが統計の基本です。 では、どうやって「その一部」を選ぶのか？ この選び方こそがサンプリングであり、統計分析の信頼性を左右する最重要ポイントです。 「ランダムに選んだか…
2025年10月30日
