目次
1. はじめに：統計学と機械学習、何が違うの？
データ分析の世界では、「統計学」と「機械学習」という2つのアプローチがよく使われます。
✅ 統計学 → データの構造を理解し、因果関係を分析する
✅ 機械学習 → 大量のデータをもとにパターンを学習し、予測や分類を行う
しかし、実際のビジネスや研究の現場では、「統計学と機械学習のどちらを使うべきか？」 という問題に直面することが多くあります。
「統計的な手法で十分なのか？ それとも機械学習を使うべきなのか？」
本記事では、それぞれの違いや強みを整理し、どのような場面で使い分けるべきかを解説します！
2. 統計学とは？
2.1 統計学の特徴
統計学は、データを分析して「データの傾向や法則を明らかにする」ための学問です。
特に、データがどのように分布しているのか や 因果関係を明らかにする ことに重点を置いています。
2.2 統計学の代表的な手法
📌 記述統計 → 平均値、中央値、標準偏差などを計算し、データの全体像を把握する
📌 推測統計 → サンプルデータから母集団の特徴を推測する（例：仮説検定、信頼区間）
📌 回帰分析 → 変数同士の関係を調べ、影響の強さを測る（例：線形回帰、ロジスティック回帰）
2.3 統計学が得意なこと
✅ データの背後にある意味を理解できる（なぜこの結果になったのかを説明できる）
✅ 少ないデータでも有効に使える（統計学は小規模なデータにも適用可能）
✅ 因果関係を明らかにできる（「AがBに影響を与えているか？」を検証できる）
▶️ 例：広告効果の分析
「広告を出したら売上が伸びた」というデータがあるとします。
統計学では、「広告が本当に売上に影響を与えているのか？」を因果関係の観点から分析できます。
3. 機械学習とは？
3.1 機械学習の特徴
機械学習は、「データから自動的にパターンを学習し、予測や分類を行う」ための技術です。
明確なルールを設定せず、アルゴリズムが大量のデータをもとに学習する ことが特徴です。
3.2 機械学習の代表的な手法
📌 教師あり学習 → ラベル付きデータを使って学習（例：線形回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク）
📌 教師なし学習 → ラベルなしデータからパターンを発見（例：クラスタリング、主成分分析）
📌 強化学習 → 試行錯誤を繰り返しながら最適な行動を学習（例：ゲームAI、ロボティクス）
3.3 機械学習が得意なこと
✅ 複雑なパターンを学習できる（人間が気づかない相関関係を見つけられる）
✅ 大量のデータを扱える（ビッグデータの処理に適している）
✅ 自動化が可能（機械学習モデルを導入すれば、継続的にデータを分析できる）
▶️ 例：ECサイトの売上予測
ECサイトでは、過去の購買履歴・アクセスデータ・顧客属性などのビッグデータを活用し、機械学習モデルを用いて「次にどの商品が売れそうか？」を予測できます。
4. 統計学と機械学習の違いは？
| 項目 | 統計学 | 機械学習 |
|---|---|---|
| 目的 | データの理解・因果関係の特定 | 予測・分類・パターン認識 |
| データ量 | 少量のデータでも使える | 大量のデータを前提 |
| 解釈のしやすさ | モデルの結果を説明しやすい | ブラックボックス化しやすい |
| 実装の手間 | 比較的シンプル | 計算量が大きく、実装が複雑 |
| 応用例 | 市場調査、ABテスト、仮説検証 | 画像認識、推薦システム、異常検知 |
5. どちらを使うべき？（適用シーンの比較）
📌 統計学を使うべき場面
✅ データの背景や因果関係を理解したいとき
✅ データが少なくても意味のある分析をしたいとき
✅ 意思決定の根拠を明確にしたいとき（「なぜ？」を説明する必要がある場合）
▶️ 例：広告の効果検証
「Aの広告がBの売上に影響を与えたか？」を知りたい場合、統計的な仮説検定や回帰分析を使うのが適切。
📌 機械学習を使うべき場面
✅ 予測や分類をしたいとき（例：「このユーザーは次に何を買うか？」）
✅ 大量のデータを活用したいとき
✅ データのパターンを自動的に学習させたいとき
▶️ 例：ECサイトのパーソナライズ推薦
「このユーザーに最適な商品をレコメンドしたい」といった場合、機械学習を活用するのが適切。
6. まとめ：統計学と機械学習は補完関係にある！
統計学と機械学習は、競合するものではなく、補完関係にある ことが重要なポイントです。
「統計学は古くて、機械学習は新しい」という単純な話ではありません。
✅ 統計学は「なぜそうなるのか？」を明らかにする
✅ 機械学習は「次に何が起こるか？」を予測する
👉 データ分析の目的に応じて、統計学と機械学習を適切に使い分けることが重要！
「このデータをどう活用したいのか？」を考えながら、最適な手法を選んでいきましょう！
