統計的手法と機械学習の違いとは？

データ分析の世界では「統計的手法」と「機械学習」がよく比較されます。両者は似たような目的を持ちながらも、アプローチが異なります。本記事では、その違いと、それぞれの代表的な手法、さらに両者の要素を兼ね備えたハイブリッド手法について深く掘り下げて解説します。
※この記事は、ChatGPT

1. 統計的手法と機械学習の違い

統計的手法と機械学習は、主に 「目的」 と 「データの扱い方」 の違いによって区別されます。

(1) 目的の違い

• 統計的手法：データの背後にある「法則」や「要因」を明らかにする（説明）。
• 機械学習：データから「パターン」を学習し、新しいデータに適用する（予測）。

統計的手法は 「なぜ？」を解明するために使用される のに対し、機械学習は 「次にどうなる？」を予測するために使われる のが特徴です。統計的手法は因果関係を特定することに長けており、機械学習は相関関係を活用して精度の高い予測を行います。

(2) データの扱い方の違い

	統計的手法	機械学習
データの前提	正規分布や独立性などの前提条件を考慮	前提条件を気にせず学習
サンプルサイズ	小さなデータでも理論的に解析可能	大量のデータを活用するほど高精度
解釈性	変数の影響を説明可能（因果関係）	結果はブラックボックスになりがち（相関関係）

統計的手法は「少ないデータで信頼できる結論を導く」ことを重視し、機械学習は「大量のデータで高精度な予測をする」ことを重視しています。

2. 代表的な手法

(1) 統計的手法の代表例

手法	内容	用途
線形回帰	目的変数を説明変数でモデル化する	売上と広告費の関係分析
ロジスティック回帰	2値分類を確率的に予測	スパムメール分類
t検定	2つのグループの平均値を比較	A/Bテストの結果分析
カイ二乗検定	カテゴリ変数同士の関連を検定	購買傾向と性別の関連分析
主成分分析（PCA）	高次元データを圧縮	顧客データの特徴抽出
ARIMA	時系列データをモデル化	売上予測、経済動向の分析

(2) 機械学習の代表例

手法	内容	用途
決定木	ルールベースで分類・回帰	顧客の購入予測
ランダムフォレスト	複数の決定木を組み合わせて高精度化	スパムフィルタ
SVM（サポートベクターマシン）	境界線を最適化して分類	画像認識、医療診断
ニューラルネットワーク	多層構造で複雑なパターンを学習	手書き文字認識、自動運転
K-means	クラスタリングでデータをグループ化	顧客セグメンテーション、異常検知
異常検知（Isolation Forest）	正常データと異常データを識別	クレジットカードの不正検出

3. 統計と機械学習のハイブリッド手法

統計的手法と機械学習の両方の要素を持つ「統計的機械学習」の分野では、以下のような手法が使われます。

手法	統計的要素	機械学習的要素	用途
正則化回帰（Ridge, Lasso）	線形回帰	特徴選択を自動化	売上予測、医療データ解析
ベイズ回帰	確率モデル	不確実性を考慮	医療診断、金融市場予測
ガウス過程回帰（GPR）	確率分布に基づく	柔軟な関数フィッティング	気象予測、経済モデリング
ランダムフォレスト	変数の重要度を計算	高精度な分類	クレジットスコアリング、画像解析
SVM（サポートベクターマシン）	統計的学習理論	高精度な分類	画像認識、医療診断
PCA + 機械学習	分散分析	次元削減	データ可視化、特徴選択

4. まとめ

統計的手法と機械学習は、それぞれ得意分野が異なります。

• 統計的手法は「データを説明する」ことに特化し、少ないデータでも因果関係を明らかにできる。
• 機械学習は「データから予測する」ことに特化し、大量のデータで精度を高められる。
• ハイブリッド手法は、統計の解釈性と機械学習の高精度予測を兼ね備えており、実用性が高い。

これらの手法を適切に使い分けることで、より効果的なデータ分析が可能になります。