東京大学特任准教授江崎貴裕氏に学ぶ！データ分析の本質とは？〜「輸送現象」から探るアプローチの多様性　社内勉強会#5

皆さん、こんにちは！エッジテクノロジー株式会社採用担当です。

先日、社内勉強会「データを見ることについて改めて考える」が開催されました！今回は、当社の技術顧問であり、東京大学特任准教授でもある江崎貴裕氏を講師にお招きし、データ分析の本質と、現象を読み解くための思考法を深掘りしました。

江崎氏は、統計物理学や数理モデリングを専門とされ、現在は東京大学で先端物流科学の研究に従事される傍ら、株式会社infonervの創業者としてもご活躍されています。ベストセラーとなった『データ解釈学入門』などの著者としても知られる、まさに「データの目利き」の第一人者です。

本記事では、その勉強会の内容をお届けします！

【江崎貴裕氏】

【Why：なぜ「データの捉え方」を学び直すのか？】

「データは単なる数字の羅列ではなく、背後にあるメカニズムの断片である」

AIやデータ活用が叫ばれる昨今ですが、分析手法（How）ばかりが注目され、「そのデータがどういう性質のものか」という解釈（Why/What）が疎かになりがちです。

データ分析の真の目的は、単に予測を当てることだけではありません。江崎氏は、データを通じて「人や物がどう動いているのか（輸送現象）」というメカニズムを正しく理解し、意思決定の解像度を上げることの重要性を話されました。

【3つの複雑さ：データから現象を読み解くアプローチ】

江崎氏は、データの背後にある「複雑さ」を3つに分類し、それぞれに適したアプローチを使い分けるべきだと提唱されています。

粒子の内在的複雑さ（個の意思）
人間のように、1つ1つの個体が複雑に動くケース。エレベーター内での人の動きを「心理的コスト」から読み解くなど、「なぜそう動くのか」という個別の軌跡を解析します。

粒子の相互作用に起因する複雑さ（関係性）
粒子同士が影響し合って全体が複雑になるケース。酵素の分解反応における「渋滞メカニズム」など、要素間のルールを数理モデル化して全体像を把握します。

環境の拘束条件に起因する複雑さ（制約）
物流網のように、ルートやキャパシティの制約が全体を支配するケース。ネットワーク構造を変えるシミュレーションを行い、「どういう仕組みにすれば効率的か」を探索します。

【What & How：理解・予測・制御のステップ】

データ活用のゴールは、大きく3つの段階に分けられます。

理解： 何が起きているのかを知る。
予測： 次に何が起きるかを定量的に見積もる。
制御（最適化）： 望ましい結果になるようコントロールする。

江崎氏によれば、特に「制御」は最も難易度が高く、「深いメカニズムの理解」が不可欠です。データが浅い（例：アンケート結果のみ）のに、深い制御（例：人の行動を完璧に変える）を目指そうとすると失敗します。

「取れるデータのレベル」と「達成したい目的のレベル」が合致しているかを見極めることこそが、データ分析における要です。

【まとめと質疑応答】

まとめ

データ分析の本質は、背後にある「メカニズム」を理解することにある。
「理解・予測・制御」のステップに合わせ、適切なデータとモデルを選択する必要がある。

受講者からの質問（抜粋）

質疑応答では、最前線でクライアントの課題に向き合う営業メンバーやコンサルタントから、実践的な質問が相次ぎました。

Q. 異なる分野で成功した分析手法を、他の分野に横展開する際の障壁は？

A. 最も大きな障壁は、「データの制約」です。例えば、ある分野で有効なアプローチが、別分野のデータではその制約上実行不可能であったり、その分野の解決したい課題とアプローチのレベルが合っていなかったりします。まずは、その分野特有のデータの制約、そしてその分野の人が「何を本当に知りたいのか」を深く理解することが肝要です。

Q. データの制約がある中で、どう分析を進めるべきか？

A. 「何が分からないか」を明確にすることです。データの欠落を「潜在変数（見えない要因）」としてモデルに組み込む考え方もあります。完璧なデータを待つのではなく、今あるデータでどこまでメカニズムに迫れるかを考えるのが分析者の腕の見せ所です。