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第26回　非エンジニアこそ、統計分析を使いこなすべき。数字に強くなるための方法とは？ (穂苅智哉) 2025年8月

こんにちは、穂苅智哉と申します。

本コラムをお読みの皆さんは、仕事において「数字」は得意でしょうか。

私の感覚では、おそらく「得意」と答える方のほうが少ないのではないかと思います。
というのも、従来の仕事では、今ほど数字についてのリテラシーを多くのビジネスパーソンが必要としなかったことが一因としてあると考えます。

しかし、テクノロジーの発展により今では様々なデータが定量的に取得できますが、ツールでデータを取ることはできても、それをどのように理解して、解釈して、活用していくのかは人間の仕事です。

そこで今回は、データ・統計分析について見ていきます。

統計分析とはなにか？

統計分析、もしくはデータ分析ともいわれることがありますがこれは「集めたデータから、相関関係や法則性を見つけ出して活用する」ために行うものです。もう少し発展させると、予測モデルのようなものから将来の需要を見つけ出し、将来に向けた方針や施策に使うということです。

具体的に統計分析というのは、例えば平均値・中央値・標準偏差などです。この中で理解が分かれるのは「標準偏差」でしょう。

標準偏差は、データのばらつき具合を表す指標です。平均値は該当するデータの数値を合計してデータ数で割ったものですが、これだけではばらつき具合がわかりません。期末テストの数学の結果が全員80点のクラスの平均80点と、100点もいれば50点もいるクラスの平均80点だと平均値は同じですがその意味合いは異なってきます。そこで、標準偏差を用いることで「問題の難しさ、理解度のばらつき」「売上の変動具合を見ることでビジネスの安定度やリスクを把握」「顧客単価のばらつきから、どの価格帯向けにマーケティングを行うのかを判断」「投資などのリスク把握」「製造製品の品質管理として製造の精度を把握する」など様々に使うことができます。

また、それ以外にも「正規分布」や「回帰分析」なども大事です。
ちなみに正規分布は、多くのデータが平均を中心にして左右対象に分布する山の形のグラフ（釣鐘型）のことです。標準偏差と組み合わせて使うことで、異常値検知や信頼区間などが可能になります。
回帰分析は、ある変数（目的変数）が、他の変数（説明変数）によってどう影響を受けるかを数字で表す方法です。関係性を数字で明らかにすることで、例えば「Aの広告費を増やすと売上がどれだけ増えるのか？」「商品Bの価格を10%上げると売上がどれだけ増える/減るのか？」などを分析できるようになります。

かなり便利そうですよね。