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、実務でもよく登場する観察研究と実験研究の違いを、ビジネスの例を交えてわかりやすく解説します。

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1. 観察研究とは？──「見て記録する」分析

観察研究とは、研究者が何も操作せずに、自然のままのデータを観察・分析する方法です。

たとえば、SNS投稿数と売上の関係を調べたいとき、特に操作せずに「どのくらい投稿が多い会社ほど売上が高いか」を見るだけ──これが観察研究です。

特徴：
・現実の行動をそのまま記録する
・操作をしないため、倫理的・コスト面で安全
・ただし「なぜそうなったのか（因果）」までは言えない

ここでは「SNS投稿数が多いほど売上が高い」という相関はわかりますが、
「投稿を増やしたから売上が上がった」とまでは言えません。

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2. 実験研究とは？──「条件を変えて確かめる」分析

実験研究は、研究者が意図的に条件を操作して結果を比べる方法です。

たとえば、広告デザインAとBでどちらのクリック率が高いかを比べる「A/Bテスト」が代表的な例です。

特徴：
・条件をコントロールして因果関係を検証できる
・現場での検証やマーケティングで多用される
・設計が悪いと誤った結論を導くリスクもある

（左：広告Aグループ、右：広告Bグループ。それぞれのクリック率を比較）

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3. 観察研究と実験研究のちがい

観点	観察研究	実験研究
方法	自然な状況を観察	条件を操作して比較
目的	現象の理解	原因の特定
コスト	低い	高い（設計が必要）
代表的な例	SNS投稿と売上の関係	A/Bテスト、広告効果検証
注意点	相関関係しか言えない	設計ミスで誤因果のリスク

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4. “相関”と“因果”のちがいを図で理解

（散布図で右上がりの関係を示すが、第三の要因＝気温などが両方に影響）

例：アイスの売上と日焼け止めの売上が同時に増える。
→ 実際の原因は「気温が高い」ことで、2つの売上は直接の因果関係ではありません。

このように、見かけの相関（擬似相関）に惑わされないことが重要です。

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5. ビジネスでの使い分け方

観察研究と実験研究は、どちらが優れているわけではなく、目的によって使い分けることが大切です。

目的	適した手法	例
現状を把握したい	観察研究	顧客行動分析、SNS投稿傾向の確認
効果を検証したい	実験研究	広告・UI・価格設定のA/Bテスト

観察研究で仮説を立て、実験研究で検証する──この流れが最も効果的です。

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6. ChatGPTで「A/Bテスト」を体験してみよう

ChatGPTを使うと、簡単に実験の考え方をシミュレーションできます。

例：
「広告AとBのクリック率データを比較して、どちらが有意に高いかを教えて」
「仮にAの効果が3％高い場合、サンプル数はいくつ必要？」

こうした指示を出せば、AIが統計的な考え方をわかりやすく説明してくれます。

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まとめ

・観察研究は「見る」、実験研究は「試す」分析方法。
・観察研究では相関を、実験研究では因果を明らかにできる。
・ビジネスでは「観察で仮説 → 実験で検証」が王道の流れ。
・ChatGPTを使えば、実験設計やA/Bテストの考え方を手軽に体験できる。

次回は最終回、「良い実験を設計するための考え方」をテーマに、統計学の実務応用の核心に迫ります。