はるあい工房 ＞ データ分析の逆引き事典
はるあい工房 ── データ分析の逆引き事典
統計の手法名は、
知らなくていい。
困りごとの言葉で引いて、AIへの「頼み方」をコピーするだけ。
どこから引いても、たどり着けます
見つけたら、「頼み方」をコピー
AIに貼るだけ
収録した79の手法は、統計家・池田守夫さん（池田データメーション研究所）が開発し公開してきたExcel解析プログラム群が原典です。
困りごと 早見一覧
あてはまるものをクリックすると、説明と「AIへの頼み方」へ飛びます。
1. お店・商売のデータで
「商品が多すぎて、どれに力を入れるべきか決められない」
「一緒に買われている組み合わせを知りたい」
「売上に「何がどれだけ効いているのか」を知りたい」
「天気・曜日・イベントの有無みたいな「選択肢」の条件で、効き目を知りたい」
「買ってくれる人と、くれない人を分ける「一番の条件」は何か」
「お客さんをいくつかのタイプに分けたい」
「新商品の売上を、発売前に見積もりたい」
「優良客とそれ以外を分ける「ものさし」を作って、新しいお客さんを判定したい」
2. 先を読みたい（予測）
「来月・来期の数字をざっくり見積もりたい」
「どの予測のやり方が合うのか、そもそも分からない」
「データが数個しかないのに、先を見積もらないといけない」
「売上に「周期の波」がある気がする。確かめたい」
「機械学習（ニューラルネット）で予測してみたい」
3. アンケート・評価を読み解く
「アンケート項目の裏にある「本音の軸」を知りたい」
「ブランドとイメージの結びつきを1枚の「地図」にしたい」
「大きなクロス集計表がゴチャゴチャで、何も読み取れない」
「候補が多すぎて、一度に順位を決められない」
「回答者の中に「隠れたタイプ」がいる気がする」
4. 異常・おかしな値を見つける
「「この月だけ変」を機械的に洗い出したい」
「正常なときのデータを基準に、異常の兆候を数値で判定したい」
「分析結果を、たった1つのデータが引っ張りすぎていないか確かめたい」
5. 関係・構造を1枚の図にする
「項目どうしのつながりを、1枚でパッと見せたい」
「問題どうしの「原因→結果」を、根っこから枝まで階層図にしたい」
「項目が多すぎて全体像が見えない。少ない軸に要約したい」
「「似ている度合い」しか分からないものを、地図のように配置したい」
「「体力測定の項目群」と「競技成績の項目群」のように、グループとグループの関係を見たい」
6. 白黒つけたい（検定・推定）
「2つのグループの差は、本物か偶然か」
「出てきた「相関がある」は、偶然の範囲ではないのか」
「一部のサンプルから「全体はだいたいこの範囲」と言いたい」
「そもそもこのデータ、「正規分布」として扱っていいのか」
7. 実験・テスト・現場の段取り
「試したい条件が多すぎて、全部の組み合わせを実験できない」
「ソフトの設定の組み合わせが多すぎて、テストしきれない」
「板や紙から部品を、できるだけ無駄なく切り出したい」
8. グラフと計算の道具箱
「「どの点が誰か」が分かる散布図・バブルチャートが欲しい」
「点数のばらつきが違うものを、公平に比べたい」
「山なり・谷なりのカーブに式を当てはめたい」
手法の名前から探すなら → ツール79本の一覧
1. お店・商売のデータで
商品が多すぎて、どれに力を入れるべきか決められない
売上の大きい順に並べて累積し、全体の70%を占める上位を「A」、90%までを「B」、残りを「C」に区分します。「上位2割が売上の8割」が数字で見えるので、仕入れ・棚・営業の重点を根拠を持って決められます。
手法：ABC分析 → ツール951
一緒に買われている組み合わせを知りたい
レシートデータから「これを買う人はあれも買う」の組み合わせを洗い出します。棚の並べ方、セット販売、ついで買いの仕掛けに直結します。
手法：類似選好分析（バスケット分析） → ツール511
売上に「何がどれだけ効いているのか」を知りたい
気温・チラシ枚数・価格など数値の条件と売上の関係を数式にして、「チラシ1,000枚で売上いくら分」のように効き目を数字で出します。項目がいくつあっても大丈夫。
天気・曜日・イベントの有無みたいな「選択肢」の条件で、効き目を知りたい
数値ではない条件（晴れ／雨、平日／休日）でも、売上への影響度を数字にできます。「雨の日はマイナスいくら、イベント日はプラスいくら」が出ます。
買ってくれる人と、くれない人を分ける「一番の条件」は何か
データを枝分かれ図（決定木）にして、「まず年代で分かれ、次に来店回数で分かれる」のように、効く条件を順番つきで見せます。誰にでも説明しやすい図になります。
お客さんをいくつかのタイプに分けたい
購買履歴や属性の似ているお客さんどうしを自動でグループ分けします。「3つに分けて」と数を決めて分ける方法と、樹形図で段階的にまとまりを見る方法があります。
新商品の売上を、発売前に見積もりたい
過去の商品の中から新商品に「似ているもの」を探し、その実績をものさしに見積もります。当てずっぽうではなく「似ている根拠」つきの数字になります。
手法：相似法予測 → ツール301
優良客とそれ以外を分ける「ものさし」を作って、新しいお客さんを判定したい
すでに分かっているグループ分け（優良／一般、合格／不合格）から判定式を作り、新しいデータがどちらに入るかを自動で判定できるようにします。
2. 先を読みたい（予測）
来月・来期の数字をざっくり見積もりたい
月々のギザギザをならして流れを見る「移動平均」から、伸びの傾向に線を当てはめて延長する「回帰予測」まで。まずはこの2つで大半の見積もりができます。
どの予測のやり方が合うのか、そもそも分からない
複数の予測手法にまとめて当てはめ、過去データでの「当たり具合」を比べて、一番合う手法の予測値を採用します。手法選びごとAIに任せられます。
手法：最適手法予測 → ツール307
データが数個しかないのに、先を見積もらないといけない
少ないデータ向けに作られた「グレイ理論」という手法があります。数点の実績から次の値を推定します。新規事業の初期など、データがたまる前の見積もりに。
手法：グレイ法予測 → ツール302
売上に「周期の波」がある気がする。確かめたい
時系列データをトレンド（大きな流れ）と周期（季節の波）に分解して、それぞれをグラフで見せます。「何か月周期の波か」が分かれば仕入れも人繰りも先回りできます。
機械学習（ニューラルネット）で予測してみたい
直線では表せない複雑な関係も、ニューラルネットなら学習できます。ただし当たるかどうかはデータ次第──普通の回帰との精度比較つきで試すのが賢い順番です。
3. アンケート・評価を読み解く
アンケート項目の裏にある「本音の軸」を知りたい
たくさんの設問の答えの背後に潜む共通の要因（例：「価格重視」「品質重視」の2タイプの軸）を取り出します。設問が多いほど威力を発揮します。
手法：因子分析 → ツール504
ブランドとイメージの結びつきを1枚の「地図」にしたい
「A社は高級、B社は手頃」のような集計表から、ブランドとイメージ語を同じ図の上に配置します。近くにあるもの＝結びつきが強い。ポジショニングが一目で分かります。
大きなクロス集計表がゴチャゴチャで、何も読み取れない
表の行と列を「関係の近い順」に並べ替え、まとめられる項目は併合して、特徴が浮かび上がる表に作り直します。眺める前の下ごしらえです。
手法：最適クロス法 → ツール508
候補が多すぎて、一度に順位を決められない
「AとBならどっち？」の2つずつの比較を積み重ねて、全体の総合順位と重みを計算します。会議で意見が割れる案選びに向いています（AHP法）。
手法：一対比較法（AHP） → ツール516
回答者の中に「隠れたタイプ」がいる気がする
回答パターンの組み合わせから、「実は3タイプの顧客がいる」といった見えないグループを統計的に推定します。属性で分けるより本質的な分け方ができることがあります。
手法：潜在クラス分析 → ツール632
4. 異常・おかしな値を見つける
「この月だけ変」を機械的に洗い出したい
月別売上などの並びから、統計的に見て「外れている」値を検出します。気合いで眺めるのではなく、基準つきで異常月を挙げられるので、原因究明の入口になります。
手法：外れ値検出 → ツール202
正常なときのデータを基準に、異常の兆候を数値で判定したい
正常時のデータ群からの「離れ具合」をマハラノビス距離という1つの数字にして、新しいデータが仲間はずれかどうかを判定します。品質管理・設備の異常検知の考え方です。
手法：マハラノビス距離 → ツール305
分析結果を、たった1つのデータが引っ張りすぎていないか確かめたい
回帰分析などの結果に対して、各データの「影響力の強さ（てこ比）」を診断します。極端な1件のせいで結論が歪んでいないかのチェックです。
手法：てこ比 → ツール762
5. 関係・構造を1枚の図にする
項目どうしのつながりを、1枚でパッと見せたい
最大8項目の相関関係を、正多角形の上に線で描きます。プラスの関係は赤、マイナスは青、線の太さは確からしさ。会議資料の1枚目に向く図です。
手法：相関クモの巣 → ツール201
問題どうしの「原因→結果」を、根っこから枝まで階層図にしたい
「AはBの原因」「CはDの前提」のような関係を書き出すと、根本原因から最終結果までの階層構造図を組み立てます。複雑な問題の全体像整理に。
項目が多すぎて全体像が見えない。少ない軸に要約したい
たくさんの項目を2〜3本の「総合指標」にまとめ、データ全体を1枚の配置図に落とします。どの項目が効いた軸なのかの説明つきで、全体像がつかめます。
手法：主成分分析 → ツール502
「似ている度合い」しか分からないものを、地図のように配置したい
都市間の距離表から地図を復元するように、「AとBは似ている・AとCは遠い」という情報だけから2次元の配置図を作ります。感覚的な近さを図にできます。
「体力測定の項目群」と「競技成績の項目群」のように、グループとグループの関係を見たい
複数項目のかたまりどうしの相関関係を分析します。「どの組み合わせが強く結びついているか」まで分かります。
手法：正準相関分析 → ツール503
6. 白黒つけたい（検定・推定）
2つのグループの差は、本物か偶然か
「新しいやり方の方が成績が良い気がする」を、統計的な検定で白黒つけます。データが正規分布でなくても使える方法（U検定）があります。
手法：ノンパラメトリック検定 → ツール941
出てきた「相関がある」は、偶然の範囲ではないのか
相関係数が出ても、データが少なければ偶然かもしれません。サンプル数を踏まえて「意味のある相関か」を検定します。
一部のサンプルから「全体はだいたいこの範囲」と言いたい
抜き取り調査の結果から、全体の平均やばらつきを「95%の確からしさでこの範囲」という形で見積もります（区間推定）。
手法：母集団推定 → ツール902
そもそもこのデータ、「正規分布」として扱っていいのか
多くの検定や管理図は「データが正規分布」という前提の上に成り立ちます。その前提が成り立つかを最初に検査します。分析の土台チェックです。
7. 実験・テスト・現場の段取り
試したい条件が多すぎて、全部の組み合わせを実験できない
「直交表」という割り付け表を使うと、少ない回数で各条件の影響をバランスよく調べられます。全組み合わせ64回が8回で済む、といった圧縮ができます。
手法：直交表（実験計画法） → ツール801
ソフトの設定の組み合わせが多すぎて、テストしきれない
直交表の考え方をテストに応用し、少ないテスト回数で組み合わせの穴を効率よく網羅します。品質管理の田口玄一博士の理論が土台です。
手法：直交表によるバグ発見 → ツール802
板や紙から部品を、できるだけ無駄なく切り出したい
決まった大きさの板に、寸法バラバラの部品をどう配置すれば無駄が少ないか（板取り問題）の検討です。材料費に直接効きます。
手法：最適配置 → ツール520
8. グラフと計算の道具箱
「どの点が誰か」が分かる散布図・バブルチャートが欲しい
点に名前ラベルと色分けのついた散布図・バブルチャートを作ります。3つの数字（例：売上×利益×規模）を1枚で見せるならバブル、全項目の総当たりで関係を探すなら散布図の一括作成。
点数のばらつきが違うものを、公平に比べたい
偏差値や標準化で、単位もばらつきも違う数字を同じ土俵にそろえます。科目間・店舗間・指標間の比較の基本です。まずは度数分布で散らばりを見るところから。
山なり・谷なりのカーブに式を当てはめたい
「価格を上げると売上が伸び、上げすぎると落ちる」のような山型の関係に2次式を当てはめ、一番良い点（頂点）がどこかを計算します。
手法：多項式回帰 → ツール704