選挙を見ていると、開票率0％なのにすでに「当選確実」と報じられるケースがあります。なぜ開票し始めたばかりで“確実”とまで結果を予測できるのかというと、「統計学」が活用されているからです。

お金にまつわる学問について深掘りする本連載。統計学がテーマの今回は、著書に『これから学ぶ人のための統計学超入門』がある西紘永氏に話を聞きました。

「統計学」は全社会人の“必須スキル”に

――最近は「データサイエンス」の注目度が増していますが、それらと密接に関わる統計学の重要性も高まっているのではないでしょうか。

西　そうですね。デジタルの発展にともない、収集・蓄積できるデータの量や種類は格段に増えました。たとえばスマホの閲覧データや電車の乗降データ、商品の購入データなど、人が活動するあらゆるところでデータが生まれます。今後も増え続けることは間違いなく、データ分析や統計学の重要性は日増しに高まるでしょう。

関連する学問を学べる大学も増えていますし、近年話題のAI（人工知能）や機械学習にも、データからパターンを学び予測する考え方が使われています。これからのビジネスパーソンにとって“必須スキル”になるのではないでしょうか。

――どんな職種の人でも、ですか？

西　はい。私は大学を出て人事や経理、コンサルティングやマーケティングなど、幅広い職種に携わったのですが、一貫して必要だったのがデータ活用でした。

人事なら、前年度までの採用実績を分析して今年度の計画を立てますし、どの求人プラットフォームを使うか、どの採用イベントに出展するかもデータをもとに考えます。また、経理なら会社の業績予測に、Webマーケティングなら広告ごとの効果測定に用いました。コンサルティングも、各施策の費用対効果を測るためにデータ分析が行われます。

あらゆる職種・業種で必要な知識であり、どんなキャリアを歩んでも有用になるでしょう。

――ちなみに、データサイエンスと統計学は同じものと捉えて良いのでしょうか。

西　私の考えでは、統計学はデータサイエンスの一部という認識です。データを収集・整理・分析し、有用な情報を引き出す方法や理論を研究するのが統計学。データサイエンスはさらに広く、集めたデータを使いやすいように加工したり、分析のためのプログラミングを作ったりということも含まれます。

統計学には、「記述統計」と「推測統計」があります。記述統計は、データを分かりやすく可視化するための学問。数字が羅列されただけのデータでは、何が示されているかわからないこともあるので、表やグラフにして相手に伝えやすくするなどが一例ですね。

もう1つの推測統計は、全体の姿を一部のデータから推測したり、過去のデータから未来を予測したりというもの。近年、特に注目されているのはこちらです。