統計解析の進化と未来：IT革命から学ぶ【東京情報大学・嵜山陽二郎博士のAIﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ講座】
1980年代まで、統計解析は専門家が大型計算機で行う複雑な領域でした。当時は解説書も少なく、多くが難解な数理統計学に依存していました。しかし、IT革命と高性能コンピュータの普及により、統計解析は格段に身近なものになりました。かつて半日かかった計算が数秒で完了し、統計用語もインターネットで容易に検索できるようになりました。ユーザーフレンドリーな統計ソフトウェアの登場や、無料で高度な解析が可能なRやPythonの普及により、複雑な多変量解析も手軽に行えるようになりました。これにより、研究発表や論文執筆が以前に比べて容易になり、質の高い論文が要求されるようになりました。しかしながら、統計ソフトウェアの解析過程はブラックボックス化されており、解析結果を理解せずに公表する事態も発生しています。このため、統計解析の教育が今後さらに重要になってくるでしょう。
▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら
目次 統計解析の進化と未来：IT革命から学ぶ【東京情報大学・嵜山陽二郎博士のAIﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ講座】
統計学・統計解析は昔は大変だった
昔は統計解析というと、専門家でないと理解できないような学問領域と考えられていました。
特に多変量解析などの複雑な統計解析は、1980年代までは専門家が大型計算機でないと計算できないような時代でした。
また、今日のように統計解析をわかりやすく解説する本はほとんどなく、多くは複雑な数式を散りばめた難解な数理統計学の教科書でした。
時代はかわり、IT革命により高性能のコンピューターが卓上で使えるようになりました。
30年前に大型計算機で半日かかっていた計算が、IT革命に伴い、インテルの高性能CPUで、ものの数秒で計算してしまうのです。
IT革命はまた、インターネットの普及により、統計学・統計解析の難しい用語が、Googleをはじめとする検索エンジンにより簡単に調べられるようになりました。
IT革命により、これまで専門家しか触れられなかった統計学・統計解析がより身近なものになってきました。
さらにユーザーフレンドリーな統計ソフトも登場してきました。SPSS、JMPなど、マウスを使ってサクサクと誰でも統計解析が出来るようになりました。
簡単なものだけでなく、複雑な多変量解析など簡単に解析できるようになりました。
また、誰でも無料で使えるソフトとしてR、Pythonの登場の大きなインパクトがありました。
Rのすごいところは、無料であるというだけでなく、膨大な数の解析パッケージがあり、かなり高度な解析もうまくパッケージを選べば簡単に出来てしまうのです。
統計解析のインフラストラクチャーは今日ではかなり整備され、データを解析し、学会発表や論文発表をしたりすることは昔に比べ比較にならないくらい容易になりました。
さらに、統計解析のわかりやすい教科書も書店の書棚に並ぶようになり、自己学習も昔に比べ簡単に出来るようになりました。
インターネットの進歩により、ちょっとした検索で、即時に統計解析の知識を入手することができるようになりました。
インフラが整備されたこと自体は良いことなのですが、これにより論文の付加価値も上がりました。
昔は稚拙な統計解析でも堂々と公表されていたのが、今日ではトップクラスの論文にはトップクラスの統計学者がレビューに加わり、稚拙な解析をしたら不採用とされるようになったのです。
統計解析ソフトは肝心の解析過程がブラックボックス
そこでより洗練された解析を専用の統計解析ソフトを使って実行するのですが、肝心の解析の過程がブラックボックスなのです。
このブラックボックスの部分を統計解析ソフトは教えてくれません。
統計解析ソフトはしゃべれないのです。解説してくれないのです。
いくらIT革命といっても、統計解析ソフトがしゃべってくれるようになるには、さらに何十年もかかるでしょう。
仕方なく、得られた解析結果を十分に理解しないまま公表することになります。
表面上は論文のレベルは上がっているように見えても、書いた本人が十分理解出来ていないという不可解な現象が起こっています。
書いた本人がわからない論文を、読む立場の人が理解できるはずがありません。
ブラックボックスの中身を解説する、統計解析の教育が今後ますます必要となるでしょう。
ChatGPTに聞いてみた
あなたは最高のデータサイエンティストです。
統計学の未来について解説してください。
#制約条件：
ですます調の平易な日本語で
文字数は1000字程度
情報ソースも記述してください。
ChatGPTの回答
統計学の未来は非常に魅力的です。技術の進歩により、統計学はますます重要な分野となり、さまざまな産業や学問領域で活躍することが期待されます。
まず第一に、ビッグデータの時代において統計学は重要性を増しています。データの量が爆発的に増加し、それらを効果的に解析し、意味を抽出する能力がますます求められます。統計学は、このような大規模なデータセットから洞察を得るための重要なツールとして不可欠です。
また、機械学習や人工知能の進化により、統計学はさらに発展するでしょう。機械学習アルゴリズムや深層学習モデルは、統計学の原理に基づいています。これらの技術は、パターン認識や予測能力を向上させるために統計学の手法を活用しています。
さらに、統計学は社会科学や医学などの領域での研究にも重要な役割を果たします。たとえば、臨床試験データの解析や社会調査の統計分析など、統計学は現代社会における意思決定の基盤となる重要な要素です。
未来の統計学の発展には、データの品質向上や解析手法のさらなる改善が必要です。特に、データのバイアスや偏りを排除し、より信頼性の高い結果を得るための手法の開発が重要です。また、統計学はエシックス（倫理規範）に基づいてデータの使用を考慮する必要があります。
情報ソース: 自身の知識と経験に基づく解説
関連リンク
