運用チームの中堅から「ちょっと見てほしいものがあるんですが」と表を渡されることがある。サーバーのメモリ使用率と、アプリのレスポンスタイムを時間帯ごとに並べたもので、「なんか関係ありそうなんですよね」と言う。
数字を見ると、確かに片方が高い時間帯はもう片方も高い。ただ本人は、それを何と呼べばいいのか分からない。「関係がありそう」から先の言い方を持っていない。
この場面を、知識不足として処理するのは違うと思っている。やっていることは、手続きとしてはかなり正しい。足りないのは手法と、それを言い表す言葉だけだ。そして、その言葉を持っていない理由を調べていくと、文系か理系かではなく、いつ高校に通ったかに行き着いた。
先に断っておくと、これは若手の話ではない。むしろ相談してくるのは、実務の中心にいて後輩の面倒も見ている中堅のほうが多い。そして年次を並べてみると、それには理由があった。
この記事でわかること
- 「関係がありそう」と表を持ってくる時点で、思考としては何をやり終えているのか
- 高校で統計に触れたかどうかを分けているのが、文理ではなく学習指導要領の世代差であること
- 社会人年次で見た区分と、いちばん空白が大きいのが若手ではなく中堅である理由
- 情報Iを通った世代がいつ職場に入ってくるか、そのとき何が起きるか
- 習ったことと実務で使えることが別物だという、自分の側の話
「なんか関係ありそう」は、回帰分析の一歩手前まで来ている
さきほどの表について、本人が何をしたのかを分解してみる。
まず、レスポンスタイムという説明したい対象を決めている。次に、それを説明しそうな候補としてメモリ使用率を選んでいる。そして時間帯という単位を揃えて、両者を並べた。最後に、並べた結果を見て「関係がありそう」と判断した。
目的変数を決め、説明変数を選び、観測単位を揃え、関連の有無を目で確認する。回帰分析を始めるときにやることと、順序まで含めて同じだ。手法を知らないまま、手続きだけを自力で再発明している。
ここから先に進むために要るものは、二つしかない。
ひとつは手法。散布図を描いて相関係数を出し、直線を当てはめて、傾きが偶然の範囲かどうかを確かめる。表計算ソフトの標準機能で足りる。
もうひとつが言葉だ。「関係がありそう」を、「相関係数は0.85だが、これは相関であって因果ではない」と言い換えられること。この言い換えができると、次に何を確かめるべきかが自動的に決まる。
言葉があると、レビューでの指摘の形も変わる。「なんとなく怪しい」ではなく、「この二つは交絡しているかもしれないので、時間帯で層別した結果も見せてほしい」と言える。前者は指摘した側の勘に見えるが、後者は手順の指示になる。手順になれば、次から本人が自分で回せる。育成という観点では、この差はかなり大きい。
実際、さきほどの例には続きがある。メモリ使用率が高い時間帯は、たいてい夜間バッチが動いている時間帯でもあった。バッチはメモリも食うし、同じディスクを叩いてレスポンスも落とす。つまり両方を同時に押し上げている第三の変数があった。この構造だけを取り出して描くと、次のようになる。数値は実測ではなく、見え方を示すために作ったものだ。
メモリを増設してもレスポンスは改善しない。手を入れるべきはバッチのスケジュールのほうだった。
この切り分けは、勘の良さでたどり着くこともある。ただ、毎回たどり着くとは限らない。「交絡している可能性があるから、バッチの有無で層別してみよう」と言葉にできれば、勘に頼らず手順として回せる。渡すべきものは、この言葉だった。
「文系だから」ではなかった——高校数学Iに統計が入ったのは2012年度入学から
はじめは、これを文理の差だと思っていた。まわりに文系学部の出身者が多いこともあって、「文系だから統計に触れていないのだろう」と考えていた。
調べてみたら、その理解は間違っていた。
高校の数学Iに「データの分析」という単元が入り、全員が統計を学ぶようになったのは、平成21年3月告示の高等学校学習指導要領からだ。数学と理科は他教科より1年早く先行実施されたので、適用は平成24年度、つまり2012年度に高校へ入学した学年からになる。数学Iは必履修科目なので、この学年以降は文系も理系も関係なく、散布図・相関係数・分散・標準偏差を通っている。
裏を返すと、それ以前に高校に入った人は、文系も理系も関係なく通っていない。理系だから習った、ということもなかった。
大学まで含めれば話は変わる。経済や心理を出ていれば統計はかなりやっているし、その意味では文理よりも学科ごとの差のほうが大きい。ただ大学の履修は人によってばらけるので、職場で共通の土台として当てにできるのは、高校までの必履修の範囲に限られる。
2012年度に高校へ入学した人は、大卒で現役ストレートなら2019年春に社会へ出ている。2026年8月の時点で、社会人8年目だ。
年次ごとに整理すると、こうなる。
| 社会人年次 | 高校入学年度 | 高校数学での統計の扱い |
|---|---|---|
| 1〜8年目 | 2012〜2019年度 | 数学I「データの分析」が必履修。散布図・相関係数・分散・標準偏差・四分位数・箱ひげ図 |
| 9〜17年目 | 2003〜2011年度 | 数学Iに統計なし。数学B・数学C・数学基礎に置かれた選択項目のみ |
| 18〜26年目 | 1994〜2002年度 | 平成元年課程。数学Iは二次関数・図形と計量・確率などが中心で、データを扱う統計はない |
| 27年目以上 | 1993年度以前 | 3単位の選択科目「確率・統計」があった。取っていれば履修、取らなければ未履修 |
18年目より上の世代についても補足しておく。平成元年に告示された課程の数学Iは、二次関数・図形と計量・確率が中心で、データを扱う統計は入っていない。さらに上の世代、1982年度から1993年度に高校へ入学した層には、3単位の独立科目として「確率・統計」があった。資料の整理から統計的な推測までを扱う、いまの目で見てもしっかりした中身だ。ただし選択科目なので、取った人と取らなかった人に分かれる。年次が上がるほど個人差が大きくなり、世代でひとくくりにできなくなる。
この区分は大卒・現役ストレートを前提にしている。院卒なら2年、浪人や留年があればその分、高卒で就職していれば逆に4年ずれる。自分や周囲を当てはめるときは、そこを調整して読んでほしい。
そして全世代に共通することがひとつある。回帰分析・モデル化・因果推論は、どの課程でも高校の範囲外だった。 冒頭の「交絡を疑って層別する」も、高校では扱わない。8年目以下の世代も、相関までは通っているが、そこから先は社会に出てから学ぶしかない。
空白が最大なのは社会人9〜17年目——いま若手を指導している層と重なる
表の9〜17年目を、もう一度見てほしい。
この層は、高校の数学Iに統計単元がなかった。統計は数学B・数学C・数学基礎に散らばって置かれていて、数学Bなら「統計とコンピュータ」、数学Cなら確率分布と統計処理、数学基礎なら身近な統計にあたる。いずれも、選んで履修する項目だった。
選択項目は、入試に出ないものから外れていく。数学Bなら数列とベクトルが選ばれ、統計は残らない。学校側も、入試に使われない項目に授業時間を割きにくい。
この世代について、統計の項目が実際にどれだけ選ばれたのかを示す公的な数値は、探した範囲では見つけられなかった。当時の大学入試センターの分析報告書は、すでに公開されていない。
ただし、次の課程については数字が残っている。2015年1月のセンター試験で数学II・数学Bを受けた受験者の選択は、数列とベクトルの組み合わせが94.7%、統計を含む組み合わせは合わせて3.5%だった。出典は日本学術会議の提言で、河合塾の資料をもとに集計されたものだ。文部科学省の平成27年度の調査でも、数学Bを開設する普通科の学科のうち、統計を含む三つの内容すべてを指導計画に位置づけていたのは12.4%にとどまっていた。
注意がいるのは、これが統計を数学Iで必履修にした後の学年の数字だということだ。制度を変えても、選択に委ねた部分は選ばれていない。それ以前の課程で同じ構造が働いていなかったと考える理由はない。
では、なぜこの層が最大の空白になるのか。ひとつ前の平成元年課程まで、必履修の数学Iには確率が残っていた。次の平成21年課程では、確率は数学Aに移る代わりに、データの分析が数学Iに入る。前後の課程と比べたとき、必履修の数学Iから統計も確率もまとめて抜けているのは、9〜17年目が通った課程だけになる。統計は数学基礎にも置かれていたが、これは数学Iに代えて取る科目で、進学を考える生徒の多くは数学Iを選ぶ。
問題は、この9〜17年目が誰かということだ。
30代半ばから40代前半。チームで実務の中心にいて、若手のレビューをして、育成を任されている層と、ほぼ重なる。冒頭で表を持ってきた中堅も、年次でいえばここに入る。
ここで反転が起きる。「関係がありそう」から先の言い方を持っていなかったのは、若手ではなく、若手に言葉を渡す側だった。しかもその下にいる1〜8年目は、散布図も相関係数も高校で通っている。指導する側が、指導される側より前の課程で学んでいる、という逆転が起きている。
「最近の若手はデータの見方を知らない」という言い方を、たまに聞く。年次で見れば、高校で統計に触れているのは若手のほうだ。相関係数という言葉が通じないとしたら、通じていないのは上の側かもしれない。
情報Iを学んだ新卒が2029年春に入ってくる——3年後に開く非対称
しかも、差は開く方向に動いている。
2022年度に高校へ入学した学年から、情報Iが必履修になった。データの活用、モデル化とシミュレーション、データベースまでが範囲に入っている。
それ以前は「社会と情報」と「情報の科学」からの選択必履修で、後者を履修する生徒は約2割にとどまっていた。文部科学省の資料は、8割の生徒が高校でプログラミング等を学ばずに卒業している、と書いている。必履修化は、その2割を全員に広げる変更だった。
この学年は、2025年1月実施の大学入学共通テストで教科「情報」を受験した最初の学年でもある。情報Iの受験者は約28万人、教科「情報」全体の選択率は65.5%だった。
大卒・現役ストレートなら、彼らが入ってくるのは2029年4月だ。高卒のルートでは、すでに2025年春から現場にいる。2年制の専門卒なら2027年春になる。さらに2030年春以降に入ってくる層は、中学2年の時点で四分位範囲と箱ひげ図を正規の課程で履修している。
彼らが持ってくるものは、いまの若手とは少し違う。データを集めて整理し、散らばりを見て、モデルを立てて動かすところまでを、授業の中で一度は通っている。共通テストで教科「情報」を課された層なら、用語は試験勉強の水準で定着している。配属されて最初のレビューで、外れ値をどう扱うか、その平均に意味があるのかを、こちらが聞かれる側に回ることもありうる。
3年後に、統計の基礎を必履修で通った新人が、それに触れていない上司のもとに配属される。これは能力の差ではなく、制度が変わった順序による。ただ、渡す言葉を持たないまま指導する側に立つのは、率直に言ってやりにくい。
なお、次期の学習指導要領は改訂作業が進んでいる最中だ。中央教育審議会の論点整理では、中学校に「情報・技術科（仮称）」を新設する方向が示されている。答申はこの記事を書いている時点でまだ出ておらず、2026年度の冬頃が予定とされている。
文部科学省のスケジュール資料では、全面実施を小学校2030年度・中学校2031年度、高校は2032年度入学生からの順次実施として示している。ただし資料自身に、今後変更の可能性があると書かれている。高校数学の科目構成をどう見直すか、統計をどこに置くかも審議の途中だ。ここは動くものとして見ておきたい。
統計の学び直しは3段階——いちばん効くのは高校で扱わない「因果の切り分け」
では何を学び直すのか。全部やろうとすると挫折するので、私は3段に分けて考えている。
1段目は記述統計。 平均・分散・標準偏差・四分位数・箱ひげ図。データがどう散らばっているかを言葉にする段だ。8年目以下の世代はここを高校で通っている。それ以上の年次は、ここが抜けている可能性が高い。ただ範囲は狭く、表計算ソフトを触りながらなら数日で追いつく。
2段目は関係の把握。 散布図・相関係数・単回帰。二つの量が一緒に動いているかを確かめ、当てはめた直線の傾きが偶然の範囲かどうかを見る。相関までは高校の範囲だが、回帰は範囲外になる。冒頭の相談が立っていたのは、この段の入り口だった。
3段目は因果の切り分け。 交絡、層別、比較の設計。「相関があるからといって因果とは限らない」という一文自体は誰でも知っているが、実務で使えるかは別で、目の前のデータに対して何を疑い、どう分けて確かめるかまで落とせて初めて意味を持つ。ここは全世代が高校の範囲外で、社会に出てから学ぶしかない。
現場でいちばん効くのは3段目だ。1段目と2段目は道具の使い方に近く、必要になったときに調べれば出てくる。3段目だけは、間違った意思決定を直接止める。メモリを増設しても改善しないと分かるのは、この段の話だからだ。
3段目を身につけるのに、教科書を一冊通す必要はないと思っている。手元のデータに対して、二つだけ問うようにする。この二つが同時に上がる共通の原因は他にないか。あるとしたら、それで分けても同じ傾向が残るか。この問いを毎回通すだけで、判断の質はかなり変わる。層別して傾向が消えたら、増やすべき打ち手はそちらにある。
「習った」と「実務で使える」は別だった——20年かけた自分の話
ここまで書いておいて何だが、自分ができていたかというと、できていなかった。
高校では選択科目として確率・統計に触れ、大学でも数学寄りの学部にいた。それでも実務で長く使わなければ、残るのは用語だけになる。IT業界で25年以上、ネットワークやクラウドの設計と運用をやってきたが、「相関があるから因果とは限らない」を、目の前のデータに対して手順として適用したことは、正直なところ多くなかった。
言えることと使えることは別だという当たり前を、あらためて突きつけられたのは、経営大学院でビジネス・アナリティクスを受けたときだった。回帰分析とモデル化を、どの場面でどちらを使うかという観点で整理し直して、ようやく自分の中で手順になった。学び直しの記録はこちらに書いている。
「相関がある＝原因である」は本当か？ アイスクリームの売上と水難事故の件数には、統計的に正の相関があります。アイスが売れるほど水難事故が増える。 では、アイスの販売を禁止すれば水難事故は減るでしょうか？ もちろん、そんなことはありません。[…]
つまり私は、選択科目でとはいえ高校で触れていた側でありながら、実務で使える状態にするまでに20年以上かけている。「習ったかどうか」で世代を切ったが、それは出発点の差でしかない。8年目以下の世代も、高校で通ったことと現場で使えることの間には同じ距離がある。
だから世代区分は、誰かを免責するためのものではないと思っている。使えるのは、自分と相手がどこから始めるかを把握するためだ。相手が9年目以上なら、相関係数から説明したほうが早い。8年目以下なら用語は通じるので、因果の切り分けから入ればいい。それだけのことだが、当てずっぽうで教えるよりは無駄が少ない。
まとめ——渡す言葉を持つのは、指導する側の責任
「なんか関係ありそうなんですよね」と表を持ってこられたとき、その人はすでに回帰分析の手前まで自力で来ている。足りないのは手法と、それを言い表す言葉だけだ。
その言葉を持っていない理由は、文系か理系かではなかった。高校数学Iで統計が必履修になったのは2012年度入学の学年からで、社会人年次では8年目以下にあたる。9年目以上は文理を問わず、高校で触れる機会がなかった。そして空白がいちばん大きい9〜17年目は、若手ではなく、若手を指導している中堅の層だ。
2029年春には、情報Iを必履修で通った大卒が入ってくる。渡す言葉を持っているかどうかが、そこで問われる。
若手にデータの基礎を学んでほしいと言う前に、自分が学び直す。順序としてはそちらが先だと考えて、いまも1段ずつやっている。
出典・参考
学習指導要領の本文・解説
- 文部科学省 高等学校学習指導要領（平成21年3月告示）解説 数学編 — 数学I へのデータの分析の新設
https://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/micro_detail/__icsFiles/afieldfile/2012/06/06/1282000_5.pdf - 文部科学省 高等学校 新学習指導要領Q&A（教師向け）問1-12 — 数学・理科の平成24年度入学生からの先行実施
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/new-cs/qa/1284927.htm - 文部科学省 高等学校学習指導要領（平成11年3月告示）第2章第3節 数学 — 数学B・数学C・数学基礎の内容項目
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/cs/1320155.htm - 国立教育政策研究所 学習指導要領データベース 昭和53年告示 高等学校 第2章第3節 数学 — 選択科目 確率・統計（3単位）
https://erid.nier.go.jp/files/COFS/s53h/chap2-3.htm - 文部科学省 中学校学習指導要領（平成29年告示）解説 数学編 — 第2学年への四分位範囲・箱ひげ図の追加
https://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/micro_detail/__icsFiles/afieldfile/2019/03/18/1387018_004.pdf - 文部科学省 高等学校学習指導要領（平成30年告示）解説 数学編 理数編 — 四分位数など（箱ひげ図を含む）の中学校への移行
https://www.mext.go.jp/content/20260115-mxt_kyoiku02-100002620_04.pdf
選択項目の履修・開設の実態
- 日本学術会議 数理科学委員会数学教育分科会「提言 新学習指導要領下での算数・数学教育の円滑な実施に向けた緊急提言：統計教育の実効性の向上に焦点を当てて」（令和2年8月4日）— 2015年1月センター試験 数学II・数学Bの選択率（河合塾 Guideline 2015 をもとに作成）、日本の統計教育の歴史的概況
https://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/pdf/kohyo-24-t293-2.pdf - 文部科学省「新学習指導要領における高等学校数学等について」（令和元年12月3日）— 平成27年度公立高等学校における教育課程の編成・実施状況調査（悉皆調査）による数学Bの開設内容、および情報の科学の履修割合
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/suuri/r1_2kai/sanko2.pdf
情報科と共通テスト
- 文部科学省 高等学校学習指導要領（平成30年告示）— 共通必履修科目 情報I の新設
https://www.mext.go.jp/content/20230120-mxt_kyoiku02-100002604_03.pdf - 大学入試センター「令和7年度大学入学共通テスト 実施結果の概要」— 情報Iの受験者数と教科 情報 の選択率
https://www.dnc.ac.jp/kyotsu/hyouka/r7_hyouka/r7_data.html
次期学習指導要領（2026年8月時点で審議中）
- 文部科学省「学習指導要領等の改訂に関するスケジュール（イメージ）」（令和8年7月8日 教育課程部会 総則・評価特別部会 参考資料3）
https://www.mext.go.jp/content/20260708-mxt_kyoiku01-000050888-6.pdf - 中央教育審議会 教育課程企画特別部会「論点整理」（令和7年9月25日）— 中学校 情報・技術科（仮称）の創設
https://www.mext.go.jp/content/20251020-mxt_kyoiku01-000045486_06.pdf
