相関関係と因果関係についてお話しをします。
これは、非常に混同しやすい関係性で、要因を導く際に誤った答えを導いてしまうことがあります。
例えば、
この図のように、「英語ができる人は、仕事ができる」という関係があるとします。
例外はあるものの、英語ができる人は、総じて仕事もできる人が多いです。
この、「英語ができる」と「仕事ができる」の関係性は、相関性があります。
では、因果関係はあるのでしょうか？
この場合、入れ替えてみると解り易いです。
つまり、「仕事のできる人は、英語ができる」と入れ替えます。
どうでしょうか？ これは、正しいと言えるでしょうか？
この２つは相関性はあるものの、因果関係は無いのです。
因果関係があるのは、「努力する人」と「英語ができる」であり、
また、「努力する人」と「仕事ができる」の関係性です。
相関関係の中に、因果関係があるものが存在します。
もう一つ、例をあげます。
太っている人が、ノンカロリー飲料を飲む傾向があります。
この関係は、相関性があります。
では、ノンカロリー飲料を飲むから太るのでしょうか？
違いますよね。
ですから、因果関係は無いのです。
因果というのは、漢字の通りで、原因と結果の関係のことです。
トヨタでなぜ５回と言っているのは、起こっている問題（結果）を、なぜなぜを繰り返して原因をたどっていくものです。
結果から原因をたどるのです。
この時に、相関関係があるからといって、これが原因だと言ってしまうのは誤りなのです。
それが、因果関係にあるのかを検証しないとならないのです。
このグラフは、１人あたりのGDPです。
日本は、２０位です。（２０２３年）
GDP（国内総生産）の額を、国の人口で割った値です。
と考えると、日本は少子高齢化によって労働人口が減っているから、人口で割ってしまうと低い値になってしまうのだろう、、、と考えがちです。
GDPそのものは、世界５位（２０２５年予測）で、１人あたりの順位２０位ほどまで低くないからです。
ところがです。
足を引っ張っていると思われている老人の就業率ですが、５５歳から６４歳までの人の就業率は78.7%、さらに、６５歳から６９歳までの就業率は52.1%で、世界ナンバー１なのです。
高齢になっても仕事をしているのです。
では、何が原因なのでしょうか？
生産性が低いのは、間違いありません。
では、どの分野で生産性が低いのでしょうか？
これは、2023年の業界別GDP比率です。（日本国内）
このグラフを見ると、生産性が低い業界が浮き彫りになります。
どの分野を高めるべきか？というのは、議論が必要なところですが、全体的なパイを大きくしなければなりません。
一番大きなシェアの製造業であっても、もっと生産性を高めるべきなのです。
話しを一番最初に戻します。
世の中には様々なデータが公開されています。
一つのグラフを見て、思いついた仮説に限定してしまうのは良くないことです。
相関があるからといって、因果関係があるとは限りません。
仮説を多く立て、その仮説を立証できるか、様々なデータを探る必要があるのです。
会社内でもそうです。
様々な仮説を立て、データを分析すべきです。
ところが、そのデータすら無いというのが、良く聴く話しです。
頭をニュートラル状態にして、思い込みを止めて、現状把握に努めなければなりません。
今回は、相関関係と因果関係から話しを始め、データ分析の大切さについて話しをしました。
皆さんは、思い込んでいることは無いですか？
疑ってみましょう。