マスログ｜数学・統計・AIをわかりやすく解説するメディア

「ハゲは遺伝だから仕方ない…」そう諦めている人はいませんか？父も祖父も親族も早くに毛が薄くなり、自分の髪の将来が心配になる…。 この記事は、自分の将来を悲観した筆者が、データを活用しながら「薄毛」の遺伝的呪縛と戦ってきた内容です。幸いなことに、20年ほど前から髪の毛を気にし始め、医師や専門家からのヒアリング、そしてデー…

はじめに 前回（第9回）では、1950年代以降にコンピュータやAIが経済統計を大きく変えたことを振り返りました。国勢調査の効率化から金融工学の発展、さらにビッグデータ時代の到来まで、技術が統計のあり方を押し上げてきたことを見てきました。 いま私たちは、物価上昇や為替の変動、地政学的リスク、さらに生成AIの急速な普及とい…

前回（第8回）では、第二次世界大戦期から戦後にかけて、GNP/GDPや産業連関表、CPIなどの基盤指標が整備され、統計が国家の経済運営に必要になったことを確認しました。今回はその続きとして、1950年代以降にコンピュータの登場が統計の質と量をどう変え、さらにはAIの発展が意思決定をどう加速させてきたのかを、実際の数字と…

前回（第7回）では、1930年代の世界恐慌が統計に大きな役割を与えたことを学びました。GDPや雇用統計といった“経済を測る基本の数字”が誕生し、統計が政策を進めるための指針となったのです。 今日のニュースを見れば、インフレ率やGDP成長率が発表されるたびに株価が動いたり、失業率の悪化が社会問題として報じられたりしていま…

前回（第6回）では、20世紀前半に統計が国際的なルールとして整えられ、サンプリング調査や経済指標が誕生し、さらに保険や金融の分野で広がっていった流れを見てきました。数字が社会や生活に密接につながり始めたのです。 しかし1929年、アメリカの株価大暴落から始まった「世界恐慌」は、統計にとっても大きな試練となりました。この…

前回（第5回）では、19世紀に統計が「国が制度として扱うもの」になり、グラフの誕生や機械化によって一気に進化した姿を見てきました。その続きとして20世紀に入ると、統計は「学問」として整理され、さらに世界共通の基準が整えられていきます。同時に、金融や保険といった私たちの生活に直結する分野でも応用が広がり、統計は社会の基盤…

19世紀は、産業革命の進展によって経済がぐんと大きくなり、人々の暮らし方や社会の仕組みも急速に変わった時代です。こうした変化に合わせて、各国では統計の仕組みが整えられ、データを「集める」「わかりやすく見せる」「計算で分析する」「機械で処理する」といった流れが大きく発展しました。この記事では、統計の発展を4つの側面――制…

はじめに これまでの回では、人類がどうやって数字を残しはじめたのか、税や宗教の記録がどのように整理され、やがて国勢調査や帳簿制度が制度として広まっていったのかを見てきました。今回のテーマは、いよいよ「数字をただ集めるだけでなく、そこから社会の姿を読み取り、未来を考える」という新しい一歩です。 17世紀のイギリスには、数…

第2回では、古代〜中世に芽生えた台帳・租税・宗教記録が行政や商業の基盤を形づくったことを確認しました。17〜18世紀は、それらの記録を国家レベルの統計へ統合し、複式簿記が商業と財政の意思決定を支える時代へと移行します。今回は、1660年代カナダ、1749年スウェーデン、1790年アメリカの「数える仕組み」と、東インド会…

はじめに 第1回では、古代文明が「数える・記録する・比べる」という営みを統治や経済に結びつけてきたことを見ました。第2回の今回では、その流れが中世イスラム圏とヨーロッパでどのように制度化・高度化され、商業と官僚制の発展を支えたのかを解説したいと思います。悠久な歴史の中で人はどのように変化したのでしょうか。 イスラム圏の…

はじめに：大人の学びと統計のつながり 近年「データサイエンス」や「機械学習」「生成AI」といった言葉が注目されています。しかし、社会人の方々にとっては「難しそう」「数学が苦手だから」と感じ、リスキリング（学び直し）のハードルが高いと考えられているのも事実です。そのため、せっかく必要性を感じていても学びが広がらない現状が…

「将来のために何か学びたい」「スキルアップして市場価値を高めたい」 そう思っても、いざ勉強を始めても、なかなか続かない。そんな悩みを抱えている方は多いのではないでしょうか。 日本の社会人が学び直さないという現状は、個人の問題だけではなく、日本経済全体の課題とも密接に関係しています。近年、日本の労働生産性は主要国と比較し…

近年、あらゆる業界で「データをどう活用するか」が企業や個人の成長を左右する時代になっています。特に、AIやDXの推進が加速する中で、膨大なデータを整理し、活用し、意思決定に結びつける力が欠かせません。その中心にあるのが、世界中で最も注目されているプログラミング言語「Python」です。Pythonは統計分析や機械学習に…

大学を卒業後初めて働いた職種は「営業職」でした。その際に非常に不思議だったのは「努力」と「根性」論が多く、戦略や戦術がほとんど無い！と感じたことです。日本企業の多くはデータドリブンという考え方が浸透しておらず、旧来のスタイルで仕事を行っている方がたくさんいます。そこで、今回は「営業」をテーマとした記事をお届けしたいと思…

はじめに-神話から客観的真実へ 「野球の神様」「100年に一人の逸材」「生ける伝説」。ロサンゼルス・ドジャースの大谷翔平選手を語る時、私たちはしばしば、このような神話的な表現を用います。マウンドに立てば160km/h超の剛速球を投げ込み、打席に立てば軽々とホームランを放つその姿は、確かに常識を超えています。しかし、その…

25年ほど前、手書きの卒業論文は「魂がこもっている」と評価され、パソコンで書かれた論文は「魂がない」と見なされることがありました。この話を聞くと、どこか懐かしいような、同時に「いやいや、そうじゃないだろう」とツッコミを入れたくなるような気持ちになる方もいるのではないでしょうか。 実は、この時の「手書きか、パソコンか」と…

1. なぜ今「文系でもデータ分析」なのか？ 「数字は苦手だから」「理系の人に任せればいい」――そう思っていませんか？ 実は今、営業・企画・事務など 文系職種こそデータ分析が求められている のです。理由はシンプル。 上司や取引先に「なぜその施策を選んだのか」を 数値で説明できる力 が評価される DXやAI導入により、Ex…

たった30年でここまで変わった働き方 1995年11月23日（米国では同年8月24日）、Windows95の日本語版が発売され、秋葉原には夜通し人が並びました。当時、パソコンはまだ一部の人のものであり、ワープロ専用機が主流。書類は手書きが当たり前の時代でした。 そこからたった30年。 いま私たちは、AIが企画を立て、議…

1995年にWindows95が発売され、パソコンが一気に一般家庭にも普及したことを皮切りに、私たちの働き方は急速に変化してきました。インターネットの登場により情報が世界中に広がり、スマートフォンの普及とクラウドの進化により、場所や時間に縛られない働き方が可能になりました。その過程で蓄積された膨大なデータは、やがてデー…

前回は、SNSによって「誰もが発信者になる」社会が到来し、企業と個人の境界が曖昧になった「SNSビジネス活用期」について振り返りました。 次に訪れたのは、「発信」された膨大な情報をどう“読み解くか”という問いに対して、明確な手段を持つ時代――それが「データサイエンス時代」です。SNS、Webサイト、IoT、顧客管理シス…