まだ食べることができる食品が廃棄される「食品ロス」を削減しようと、東京都内の自治体でさまざまな取り組みが行われている。秋からは、人工知能（AI）や持ち帰り容器を使った施策も始まる。政府は食品ロスについて、2030年度までに00年度の廃棄量（約980万トン）の半分にするとの目標を設定しており、削減への取り組みは今後も各自治体で広がりそうだ。【加藤佑輔】

多変量解析は、様々な分析方法を用いて、多数のデータから結果を予測したり、シンプルな計算式のような指標を導いたりする手法です。 本記事では、多変量解析について、基礎的な知識から具体的な手法までわかりやすく解説します。 多変量解析とは？どんなことができる？ 多変量解析とは、複数の変数に関するデータをもとに、これらの変数間の相互関連を分析する統計的技法の総称です。特定の分析方法を指すものではありません。 多変量解析には、重回帰分析やクラスター分析など様々な分析手法が含まれます。中にはエクセルで解析できる手法もあり、高度な数学的知識が必ずしも必要というわけではありません。 多変量解析でできることや手法をみていきましょう。 多変量解析でできること 多変量解析では、例えば、次のようなことが可能です。 アンケートの結果から商品の強み・弱みを知りたい 身体測定のデータから病気になる確率を知りたい 既存店舗