【Pythonで学ぶデータ分析】PyMC早わかり ～ PyMCのモデルを可視化する

PyMCは、ベイズ統計に欠かせないMCMCサンプリングを行うためのPythonライブラリである。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』のベイズ統計編、番外編（第10回）にあたる今回は、これまでの連載で中心にしてきた推定や検定での使い方から一歩引き、PyMCそのものの仕組みを見ていく。使い方だけを覚えていると、モデルがどう組まれ、どう計算されているかが見えないまま結果を受け取ることになる。その内側を開けて、ベイズ統計のモデルを図にする考え方を確認するのが今回の狙いだ。

AIの鬼の視点で言えば、統計ライブラリの怖さは「ボタンを押せば答えが出る」ことにある。出てきた数字の見た目だけで安心してしまい、その数字がどんな前提の上に立っているかを誰も確かめなくなる。今回の回が面白いのは、そこを「モデルを図にする」「確率の仕組みを見る」という方向から崩そうとしている点だ。ベイズ統計は前提を明示的に書く分、前提を読める人だけが使いこなせる。逆に言えば、ツールが賢くなるほど、人間が前提を読む力の価値が上がる。統計を学ぶ意味は、計算を速く回すことより、結果に対して「それは何を仮定した数字か」と問い返せる習慣を持つことにある。

中小企業の実務で言えば、売上予測や不良率の推定に統計ツールを使うなら、結果の数字を見る前に「どんな前提で計算したか」を担当者が一行で説明できるかを確かめるべきだ。説明できないツールの数字は、経営判断の材料にしないのが安全である。明日からできるのは、今使っている分析の結果に対して、前提を書き出す一枚のメモを添えることだ。道具の操作を覚えるより、道具が何を仮定しているかを言葉にする方が、現場の判断の質を確実に上げる。