マスログ｜数学・統計・AIをわかりやすく解説するメディア

https://youtu.be/RXo5X2mk4yU はじめに 前回は「母集団」と「標本」の考え方を学びました。母集団＝全体、標本＝一部という関係を理解することで、なぜ一部のデータから全体を推測できるのかが見えてきました。今回はさらに一歩進めて、標本をどのように選ぶか、つまり サンプリング（抽出方法） の基本と注意…

和からの数学講師・岡本健太郎が監修を務めた『Newton』2025年11月号の掲載記事「アートで楽しむ 数学の神秘」をご紹介します。コンピューターと切り絵で魅せる、数式と幾何学の美の世界です。

統計の土台となる「母集団」と「標本」の考え方を、ビジネスの具体例でやさしく解説します。どこまでを全体と捉え、そこからどう一部を選ぶかで、分析の信頼性と結論の妥当性が変わります。

データ収集の種類の第1回。数値で表す量的データと、区分で表す質的データの違いを、売上や性別などの身近な例で解説します。それぞれに向く分析方法や、番号を振った質的データを平均しても意味がない理由、見分け方も紹介します。

では最後に必要なのは何でしょうか？ それは 「結論を出し、改善に結びつける」こと です。 データ分析は「数字を眺めること」がゴールではありません。どんなにきれいなグラフや高度な分析をしても、それを行動に落とし込まなければ、現場も経営も変わりません。つまり、結論と改善こそが統計的問題解決の最終目的なのです。この記事では、…

統計的問題解決の第4回は分析の基本ステップです。単純集計・クロス集計・グラフ化の3段階で、集めたデータを意思決定に使える形にする方法を、週次売上やコンビニ店長の例とExcelのピボットテーブルの手順で解説します。

統計的問題解決の第3回は「データ収集」がテーマです。良いデータとダメなデータの違い、量的データと質的データ、母集団と標本、売上データやアンケートなど実務で使う集め方の長所と短所、Excelでの簡単な集計を解説します。

統計的問題解決の連載第2回。分析の成否を左右する「課題設定」を、ゴールの言語化・補助指標の設定・関係者とのすり合わせの3ステップで解説します。似ているKPIツリーとロジックツリーの違いも、コンビニの売上低迷の例で整理します。

https://youtu.be/zotuxXqOJ5Q はじめに 「統計」と聞くと、数字やグラフが並んでいて難しそう…と感じる方は多いかと思います。特に数学が苦手な文系出身の方にとっては、「自分には無理」と思ってしまうかもしれません。ですが実際には、統計は日常やビジネスのあらゆる場面で役立つ“問題解決の道具”です。 …

回帰不連続デザインの実例として、米国の飲酒年齢21歳を境に飲酒と死亡率の変化を調べた研究と、アイルランドの血圧スクリーニングの効果を基準値の前後で調べた研究を紹介し、この手法の強みと読み取るときの注意点をまとめます。

算術平均・加重平均・幾何平均・調和平均・切断平均・移動平均の使い分けを、マーケティング・営業・人事・製造の12のレシピで紹介します。開封率や受注率の正しいまとめ方、Excel関数、会議前のチェックリストもまとめました。

回帰不連続デザインが使える場面を、前月売上で広告を出す店舗を決める例、購入額で配るクーポン、試験の合否や年齢・所得による制度の線引きといった具体例で紹介します。境目の前後を比べる発想と、使うときの注意点にも触れます。

https://youtu.be/1j-Omr2Q_n4 リスキリング（学び直し）は「何を学ぶか」だけでなく、「どう学ぶか」が成果を大きく左右します。仕事と両立しながら続けるためには、性格や行動のくせに合った学び方を選ぶことが近道です。 背景として、世界経済フォーラムの調査では、2030年までに働く人の中核スキルの約4…

「アフリカホームタウン」報道はなぜ誤解のまま広がったのか。事実関係と拡散の経緯を整理し、生成AIがあっても誤情報を防げない理由と、確認のための行動を解説します。

川原祐哉著『正しいデータ分析でビジネスを加速する 因果推論入門』（インプレス、2025年9月発売）の紹介です。数式をほとんど使わず、Excel演習と解説動画で因果推論の考え方を身につけられる本書の特徴と目次、演習問題をまとめています。

髪の毛統計学の最終回。これまでの内容を振り返りながら、正しいシャンプーの手順、髪に必要な栄養、睡眠・運動・ストレス管理といった生活習慣の見直しなど、今日から始められる薄毛対策をまとめます。

広告やクーポンの効果は、施策をした店としなかった店を単純に比べても正しく測れません。ランダム化が難しいときに、施策の対象が数値の境目で決まる状況を利用して因果効果を推定する「回帰不連続デザイン」の考え方を解説します。

薄毛はいつ始まり、どのくらいの速さで進むのか。男性型・女性型脱毛症の発症年齢と年齢別の割合、進行のスピード、喫煙やストレスなど進行に関わる生活習慣を、データをもとに整理します。

薄毛は遺伝だけで決まるわけではありません。ストレス、喫煙、睡眠、食生活、ホルモンバランス、頭皮ケア、運動習慣という、自分で見直せる7つの要因について、研究データをもとに薄毛との関係を紹介します。

「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…