ＮＰＯあつぎみらい２１の「かながわ Business Network」 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　２０１９年７月号　Ｖｏｌ．１０３

こんにちは、ＮＰＯあつぎみらい２１「かながわ Business Network」
編集部です。
毎月１回、メールマガジンを通じて皆さまの経営に役立つ情報をお届けして参
りますので、どうぞ宜しくお付き合いください。

やっと梅雨明けですか。暑い夏がやってくるのでしょうか。天候不順を一気に解消
してほしいものですが、外回りの日は辛いものがあります。
では元気出して、今月の内容です。

１．＜経営講座＞　■　【専門用語を使わないマーケティングのハナシ（第１２回）】
２．＜活動案内＞　■　【プロボノ事業「みらいプロジェクト」の活動報告】
３．＜経営情報＞　■　【KIP ビジネスオーディション2020情報】
４．＜経営情報＞　■　【各種セミナー情報】

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１．＜経営講座＞　■　【【統計学のワナ】
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１．統計における検定とは
　統計というのは様々に使われていますが、実は、かなりいい加減な部分もありま
す。多くの集合における分布は正規分布になると仮定していますし、何らかの判断
を行う時には、必ずある確率（90％や99％がよく使われます）で結論を導いていま
す。決して100％はあり得ないのが統計学の世界です。
統計の使われ方の一つとして「検定」（正式には統計的仮説検定）があります。確
率をもとに結論を導く方法です。検定は「最初に仮説を立て、実際に起こった結果
を確率的に検証し、結論を導く」という手順で行います。結論を導くには「背理法
（はいりほう）」を用います。背理法とは「最初に仮説を設定し、仮説が正しいと
した条件で考えて矛盾が起こった場合に仮説が間違っていると判断する」方法のこ
とです。
通常は、Ａ集合とＢ集合の間に統計的差異（有意差といいます）があるかを検証し
ます。ここで立てる仮設を「帰無仮説」（統計学以外ではまずおめにかからない用
語です）といいます。帰無仮説は「Ａ集合とＢ集合の有意差は無い」という仮説に
します。またそれと反対の仮設も立て、これを「対立仮設」（Ａ集合とＢ集合の有
意差が有る」といいます。対立仮説が本来証明したい仮設なのですが、「検定」で
は、統計量の分析（各々の集合の統計量の分布を求める）によって、ある値が有意
水準より小さいか、大きいかを求め、帰無仮説が棄却されるか否かを検証します。
　①帰無仮説が棄却される　　→　対立仮説が正しいと言える
　②帰無仮説が棄却されない　→　対立仮説が正しいとは言えない
重要なことは、検定で用いられる方法は「背理法」なので、②の場合、「帰無仮説
が棄却されない」ことは「対立仮説が正しいと結論づけることはできない」という
ことしか言えず、「帰無仮説が正しいと結論づけて良い」ということにはならない
点です。

２．「検定」の例
例えばＡの集合を日本人の成年男子、Bの集合をアメリカ人の成年男子、統計量を身
長とします。帰無仮説は「Ａ：日本人の成年男子の身長、B：アメリカ人の成年男子
の身長　に有意差は無い」、対立仮設は「ＡとＢの間には有意差がある」としま
す。この場合、おそらく帰無仮説は棄却されますから、対立仮設は正しい、即ち、
「日本人とアメリカ人の成年男子の身長には差がある」という結論を得ることがで
きます。
しかし、例えばＢの集合を中国人の成年男子とした場合、帰無仮説は棄却されない
可能性があります。この場合、「日本人と中国人の成年男子の身長には差があると
いう（対立仮設）ことは言えない」という結論になりますが、帰無仮説の「日本人
と中国人の成年男子の身長には差が無い」を正しいという結論は得られません。こ
の点が、「統計学のワナ」になります。

３．帰無仮説が棄却されない例
例が良くないですが、「母子家庭と一般家庭で子女の学力に差は無い」と政府が発
表したとします。しかしこれは正確な言い方ではなく「学力の差は認められなかっ
た」が正確で、「学力に差は無い」ということは、統計学では全く証明されていな
いのです。
この場合、Ａの分布は「母子家庭の子女の学力」、Ｂの分布は「一般家庭の子女の
学力」で、帰無仮説は「Ａ分布とＢ分布には有意差は無い」、対立仮設は「Ａ分布
とＢ分布には有意差が有る」です。政府の発表は帰無仮説が棄却されなかった、つ
まり「対立仮設が正しいとは言えない」ということが検定の結果、検証されたとい
うことですが、これは帰無仮説が正しいということではありません。即ち「母子家
庭と一般家庭で子女の学力に差がある」との結論は出なかったが、「母子家庭と一
般家庭で子女の学力に差が無い」と結論づけられたわけではありません。この結果
をもって、「母子家庭の子女向けの学習環境の改善策は、必要無い」と結論づける
ことはできません。
しかし、世の中では往々にして、帰無仮説が棄却されなかったことをもって「帰無
仮説（Ａ分布とＢ分布に有意差は無い）」を正しいとと認識してしまいます。さら
に厄介なことに、それでうまくいっていることの方が多いのです。しかし、母子家
庭の例では、「母子家庭の子女向けの学習環境の改善策は、必要無い」と言ってし
まっていいものが、疑問が残ります。

４．受動喫煙は健康被害と関係無い？
受動喫煙について、実は受動喫煙が健康被害に影響がある、ということは、統計的
には証明されていません。このことは、論文としてずいぶん前に、WHOから発表さ
れました。この場合、Ａ分布は「受動喫煙を受ける人達の健康被害状況」、Ｂ分布
は「受動喫煙を受けない人達の健康被害状況」、帰無仮説は「Ａ分布とＢ分布に有
意差は無い（受動喫煙の健康被害は無い）」、対立仮設は「Ａ分布とＢ分布に有意
差が有る（受動喫煙の健康被害は有る）」で、帰無仮説は棄却されなかった、つま
り「受動喫煙の健康被害は有る、とは言えなかった」訳です。しかその後、世界的
に受動喫煙防止の施策がとられています。これは、帰無仮説が棄却されなかったの
に、「帰無仮説（受動喫煙の健康被害は無い）」は間違っているのではないか、と
して施策がとられた稀有な例です。

５．CO2濃度の上昇は地球温暖化と関係無い？
大気中の二酸化炭素（CO2）濃度が上昇していることは、事実です。しかし、CO2
濃度の上昇と、地球温暖化に関連があるということは、統計的には証明されていま
せん。この場合、Ａ分布は「CO2濃度の上昇が有る地球の温暖化状況」、Ｂ分布は
「CO2濃度の上昇が無い地球の温暖化状況」（検定の際には、こういった仮想の分
布を想定することもあり、技術的に難しい要素があります）、帰無仮説は「Ａ分布
とＢ分布に有意差は無い（CO2濃度の上昇と地球温暖化には関連が無い）」で、帰
無仮説が棄却されていない訳です。
トランプ大統領がパリ協定離脱といった際、「CO2濃度の上昇と、地球温暖化に関
連があるということは立証されていない」（これは正しいと言えます）、「だか
ら、CO2濃度の上昇を抑制する必要は無い」と言いました。これは帰無仮説「CO2
濃度の上昇と地球温暖化に関連が無い」が正しいと言っているわけで、統計的には
正しくありません。しかし、帰無仮説が棄却されなかった場合に、帰無仮説（有意
差が無い）が正しいと主張する意見を論破することは、なかなか難しいのが実際です。

上記の例は帰無仮説が棄却されなかった場合の例です。しかし、政府の政策でも、
企業における経営上の判断でも、検定を行う際には、ある程度の見込みで行うの
で、帰無仮説が棄却されることが大半です。帰無仮説が棄却された場合、Ａ分布と
Ｂ分布には有意差があるとして、その後の政策等を立案しても、大きな問題はあり
ません（但しこの場合でも、一定の確率（90％や99％）の基での検証であること
は、留意すべきですが）。問題は、帰無仮説が棄却されなかった場合に、帰無仮説
（Ａ分布とＢ分布に有意差は無い）が正しい、としてしまうことは、統計的に正し
いとは言えないことなのです。

６．AIの統計的判断
AIの大きな機能として、ビッグデータから事象を抽出して、統計的処理を行って判
断しています。ここでは「検定」も多用されています。
帰無仮説（Ａ分布とＢ分布に有意差が無い）が棄却された場合は、対立仮説（Ａ分
布とＢ分布に有意差が有る）を正しい、即ちＡの集団とＢの集団には有意差が有る
と判断し、その後の施策を提案します。これは問題ありません。
しかし、帰無仮説が棄却されなかった場合は、帰無仮設が正しい、即ちＡの集団と
Ｂの集団には有意差が無いと判断するケースが多くなります。統計的には正しくな
いのですが、そのようにしないと、その先の提案が行えないからです。そして、前
述したように、多くのケースでは、それで問題が無いと思われますが、中には問題
が出るケースも考えられます。
マーケティング等で、Ａ地域とＢ地域の嗜好に差は無い、としても、例えそれが間
違っていたとしても、社会的な大きな影響はないでしょう。しかし、例えば、マリ
ファナを合法化しているＡ州と、解禁していないＢ州で、「麻薬患者の数に有意差
が無い」という帰無仮説が棄却されなかった場合、AIは、帰無仮説が正しいとし
て、マリファナを合法化しても問題は無い、といった結論にしてしまいます。その
まま施策を実行していいものでしょうか。
先の例では、統計データ抽出における技術面が進歩していなければ、AIは、受動喫
煙対策は不要、CO2の濃度削減の必要は無い、と結論付けてしまいます。
AIの判断で疑問に思われるものは、そのまま鵜呑みにするのではなく、十分な検証
が必要です。

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　Writer：入谷　和彦（中小企業診断士／システム監査人）
　キャッチコピー　　現場重視、何でも専門分野とするさすらい診断士
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２．＜活動案内＞　■　【2019年度合同就職説明会】
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▼「合同就職説明会＊就活in海老名」の活動報告

7月6日土曜日にレンブラントホテル海老名にて「2019年度合同就職説明会＊就
活in海老名＊」が開催されました。合同就職説明会は今回で11回目の開催となり
ます。NPOあつぎみらい21では合同就職説明会の準備段階から当日運営、後日の
フォローアップまで、商工会議所と共に一連のご支援をしています。

当日は朝まで小雨が降り天気が心配されましたが、昼前からはくもり空となり無
事に開催を迎えることができました。今回は参加企業数が39社、求職者が27名と
なりました。
近年の就活はPC・スマホ内のナビサイトを活用する人が増えているため就職説明
会参加者は減少傾向にありますが、やはりFace to Faceのコミュニケーション

(顔が見える就職説明会)は実際に企業と求職者のお互いが出会うことができる貴
重な機会と言えるでしょう。
　実際に参加された求職者の声としては、「色々な業種の企業の話が聞けて勉強
になった。」という嬉しい声を頂いた一方で、企業からは「学生の数が少なすぎ
る」といった厳しい意見も頂きました。これらを踏まえて、今後どうやってより
良くしていったらいいか検討していきたいと思います。

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　Writer：笹原寛之（経営コンサルタント／中小企業診断士）
　ゼネコン出身の経験を活かし、建設業・5Sの経営支援を行う。
　モットーは“気づき”を与えるコンサルティングで、会社の強みを見つけて、
　それを経営に活かすサポートを実践中。　
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３．＜経営情報＞　■　【KIP ビジネスオーディション2020情報】
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（タイトル）
神奈川県知事賞 副賞100万円「KBA2020」ビジネスプラン募集

（本文）
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　かながわビジネスオーディション(KBA)2020は、ビジネスコンテストです。
副賞として、神奈川県知事賞に100万円、イノベーション大賞に30万円をお贈り
します。
皆さま、優れたビジネスプランをご応募ください。

［応募期間］2019年8月1日(木)〜8月30日（金）
［対　　象］起業家、ベンチャー企業、及び中小企業の経営者・経営幹部等
　　　　　　※詳細は公式ページにてご確認ください。
［賞　　金］神奈川県知事賞 100万円／イノベーション大賞 30万円
［応募費用］無料
［応募方法］かながわビジネスオーディション2020公式ページ
　　　　　　（http://www.kipc.or.jp/kba2020/）
　　　　　　より必要書類をダウンロードし、
　　　　　　E-mail ( b-audition@kipc.or.jp )にてご応募ください。
［Ｕ Ｒ Ｌ］http://www.kipc.or.jp/kba2020/　
［問合せ先］かながわビジネスオーディション実行委員会事務局（経営支援課内）
　　　　　　TEL 045-633-5203／mail b-audition@kipc.or.jp

　※8月8日(木)にはビジネスプラン個別相談会を開催します。
　ご希望の方は
　http://www.kipc.or.jp/kba2020/consultation.html
　
　よりご確認ください。

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４．＜経営情報＞　■　【各種セミナー情報 】
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▼　その他のセミナー・講演情報

厚木商工会議所　セミナー/イベントのお知らせ
　http://www.atsugicci.or.jp/category/seminar/

相模原市産業振興財団　セミナー／イベントのお知らせ
　http://www.ssz.or.jp/event

川崎市産業振興財団　セミナー／イベントのお知らせ
　http://www.kawasaki-net.ne.jp/seminar.html

横浜商工会議所　セミナー・講習会のご案内　
　http://www.yokohama-cci.or.jp/event/

川崎商工会議所　セミナー･講演会スケジュール
　http://www.kawasaki-cci.or.jp/event/index.html

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■　編集後記
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今週末には、大阪で2019年G20サミットが開催されます。
大阪の街は厳戒態勢との噂が。酔っ払ってウロウロしていると、お巡りさん
の職務質問に合うかも・・・・。今週、兵庫県の出張があるのですが、大阪
は素通りして串カツは食べず、明石焼きに挑戦しようかと思います。

子供達は今週から夏休みが始まっています。このところ仕事でお台場近辺に
朝から出向くのですが、小学生らしき子供連れのグループにたくさん遭遇し
ます。なんとなく華やいだ感じで、どこへ遊びに行くのだろうと思います。
おじさんはこれから仕事です。元気出していきましょう。

それでは次回も楽しみにして下さい！
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寄せください。

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発行者：特定非営利活動法人　ＮＰＯあつぎみらい２１
編集長：石川征郎（ＮＰＯあつぎみらい２１事務局長）
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E-mail: mailmag@atsugimirai21.org

編集担当：橋向　博昭
E-mail: consulting@hashimukai.com
Website: http://www.atbridge-cnsltg.com

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