NHKのAI特番が炎上！「AI崇拝」の危険
ここ2～3年でにわかに話題になっている人工知能（AI）。最近では、NHKスペシャルの「AIに聞いてみた どうすんのよ!?ニッポン」（2017年7月22日放送）にて、NHKが開発したAIの分析結果から「健康になりたければ病院を減らせ」「少子化を食い止めるためには結婚よりもクルマを買え」などの斬新な提言がなされ、議論を呼んでいる。 確かに、意外性があるため、おもしろいと感じた人もいるかもしれない。しかし、番組中でAIが提言した内容は、残念ながら間違っていると言わざるをえない。 なぜなら、AIは物事を予測したり、将棋や囲碁のように決められたルールのなかのゲームをすることは得意であるものの、2つの事柄のあいだに「因果関係」があるかどうかを明らかにすることは苦手だからだ（因果関係にあるかどうか統計学を用いて検証する方法を「因果推論」を呼ぶ）。将棋や囲碁の名人を打ち負かしたことが話題になっているため、
データ分析で押さえておきたい「相関関係」「因果関係」の違いとは〜事例から見分けるポイントまで解説〜
「近年の犯罪者はみんなゲームをやっている。だから犯罪の原因はゲームにある」 こんな論説をニュースや新聞で見たことはありませんか？一見矛盾がないように見えるこの主張ですが、「ゲームをやる人の割合が社会的に増えている」という現象を見逃しているため、正しい主張だとは言い切れません。 こういったデータの読み間違いは「相関関係」と「因果関係」を混同してしまっていることが原因です。今回は、相関関係と因果関係の違いに加え、これらを混同しがちな事例を解説します。 目次 相関関係とは 因果関係とは 相関関係と因果関係の関係 因果関係の把握がビジネスにおいて必要な理由 相関関係と因果関係を誤読してしまう理由 本当に因果関係があるのか」をよく考えてみよう ▼資料作りにおすすめ 相関関係とは 相関関係の意味は、広辞苑では、「一方が他方との関係を離れては意味をなさないようなものの間の関係。」と説明されています。 例
因果関係 | 疫学用語の基礎知識
因果関係 「原因とそれによって生じる結果との関係」（広辞苑、第6版）を因果関係という。要因とアウトカムの間において、関連はみられるが要因が結果を導く関係（真の因果関係）になっていないこともあるため、その判断には注意が必要である。 「緑茶をよく飲む人には長生きしている人が多い」という例を考える。これについて「長生きの秘訣は緑茶である」という因果関係を判断するためには、確認すべきいくつかの点がある。 長生きするという結果が、緑茶を飲むという要因の後におこること（関連の時間性） 緑茶の飲水と長生きの関連を示した研究デザインの異なる複数の研究で結果が一致する場合、偶然誤差やバイアスの可能性が少なくなる（関連の一致性） 緑茶の飲水と長生きの関連が強いほど、相対危険やオッズ比が1より離れ、偶然誤差やバイアスの可能性が少なくなる（関連の強さ） 緑茶をたまに飲む人より、よく飲む人の方が長生きする場合、因果
【”考え方”を考える】因果の「方向」を考える｜相関関係と因果関係は別物です - GiXo Ltd.
因果関係は「原因」と「結果」 本日は、「因果関係」について考えてみたいと思います。 相関関係と因果関係の違い 相関と因果については、よく混同されるようで、世の中には多くの解説記事があります。wikipediaから引用します。 相関関係があるだけでは因果関係があるとは断定できず、因果関係の前提に過ぎない。「相関関係は因果関係を含意しない (Correlation does not imply causation)」は、科学や統計学で使われる語句で、2つの変数の相関が自動的に一方がもう一方の原因を意味するというわけではないことを強調したものである（もちろん、そのような関係がある場合を完全に否定するものではない）。全く逆の言葉である「相関関係は因果関係を証明する (correlation proves causation)」は誤謬であり、同時に発生した2つの事象に因果関係を主張するものである。こ
因果関係の5つの判定基準
因果関係が立証されて初めてリスク因子と呼べる 医療の現場では、病気のリスク因子というものが語られます。 例えば、運動不足は糖尿病のリスク因子である、といったことをよく耳にしますよね。 こういった病気との関連性を述べる際、必ず、因果関係が証明されていなければなりません。 医学も科学の一分野ですから、必ず根拠となるものが必要になるのです。 それが無いものは、疑似科学と呼んで揶揄することもあります。 ではどうしたら、ある事象の因果関係を立証することができるのでしょうか。 そこで採用されるのが因果関係の判定基準です。
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