秋の風物詩であるキンモクセイ（金木犀）は、オレンジ色のフルーティで甘い香りが特徴で、英名はまさしく「フレラント・オリーブ（Fragrant olive）」。香りを楽しむには朝がおすすめで、酵素が活発になるため香りが強くなるそう。ぜひ通勤・通学時に香ってほしい。 キンモクセイはすべて国から持ち込まれた雄株のみで増やしたクローンなので、通常の植物と違って、同じ地域では一斉に開花する。サクラの場合とは逆に、キンモクセイの開花は寒くなる地域から徐々に、東北から九州に向かって進んでいく。ちなみに北海道と沖縄には挿し木がないらしい。 さて、今春のサクラの開花が暖冬で約1週間遅れたのに続き、今秋のキンモクセイも平年より遅れ気味の開花。これは夏が長引いたのが影響しているはずである。実際に10月の平均気温を見ると、関東や近畿は平年より高め、中国地方や九州北部は平年並み、ということで関東や近畿で開花が遅れているとみている。 サクラの開花予測には積算気温が用いられるが（春になると回帰分析を思いだす）、キンモクセイも高温が続くと遅れるため、同様の指標が考えられる。より精緻な統計モデルで予測することも可能である。おくれじとキンモクセイの香りに浸りながら、開花日を予測してみたい。 住宅価格や企業の売上予測においても、ローン支払いの不履行の可能性を見通すにしても、因果解析の手法が用いられる。11～12月は、線形回帰、ロジスティック回帰、生存時間など因果解析のコースがオンパレード（トレーニングコース詳細とスケジュール | SAS）、興味があれば受講してみるのも良いだろう。 2024年11月初旬　相吉 

秋の花といえば、「秋桜」という漢字名を持つコスモスが思い浮かぶ。コスモスはピンク、赤、白、黄、オレンジ、さらには複合色といったさまざまな色があり、実にカラフルである。発色やその遺伝的要因について統計的に研究することは面白いかもしれない。品種改良や育種に役立つ情報が得られるはずだ。 コスモスは非常に丈夫で、日当たりと風通しの良い場所であれば、土質をあまり選ばずに育つ。したがって、庭や花壇で栽培され、切り花や生け花などにも利用されてきた。コスモスの花壇のデザインに関する研究も興味深い。色の組み合わせや配置が視覚的、心理的にどう影響するかを統計的に分析すれば、より素敵なレイアウトやデザインが見つかるだろう。 さて、コスモスという名前は、ギリシャ語で「秩序」や「調和」を意味するそう。色の組み合わせがどれだけ秩序を保ち、調和しているかという視点で花壇のレイアウトやデザインを観察するのも、秋を楽しむ一つの方法かもしれない。 秩序や調和という意味に加え、花が星型に開いて輝く様子から、宇宙を意味する「コスモス」という名前が付けられたのかもしれない。 統計学の世界に長年身を置いてきた私にとって、機械学習やAIはまさに新大陸、いや宇宙と言っても過言ではない。ビッグデータとマシンパワーの力によって、統計学に手足が付いた、羽が生えたように進化したと言えると思う。SASでは、機械学習やAIのトレーニングコースが、中級から上級まで、年に数回開催されているので（トレーニングコース詳細とスケジュール | SAS）、ぜひ受講してみてはどうだろうか。 2024年10月初旬　相吉

夏といえばひまわり。鮮やかな黄色は一輪でも強い存在感を放ち、我が家の食卓を飾る花でもある。ひまわりの花は常に太陽に向かって咲き、時間とともに太陽を追いかけるとされている。しかし、実際にはこのように動くのは芽生えから開花前のつぼみの時期までの話だ。 自然界にあるひまわりの成長には、太陽、気温、降水量、土壌など多くの要因が影響するが、これらの要因がどう関係するのだろうか。人工的な実験でも可能だが、たとえばひまわりの成長データを収集し、統計分析を用いることで最適な成長条件や栽培環境が特定できるはずだ。また、ビッグデータならではの機械学習アルゴリズムを使えば成長のルールやパターンを見つけることもできる。アナリティクスを駆使すれば（SASで開講中のアナリティクスコースはこちら⇒トレーニングコース | SAS）、収穫量の予測や最適な施肥方法、栽培条件も見つけられるだろう。実際、ひまわりの市場は世界で5.6兆円に登る巨大なマーケットなのだ。 ところで、ひまわりといえば気象衛星を連想するのは私だけだろうか。初代号が1977年に打ち上げられ、今度が10号になるが、最初は愛称で呼ばれていたものが後に正式名称となった。気象庁のサイト(気象庁 Japan Meteorological Agency)では、ほぼリアルタイムでひまわりの衛星写真がさまざまな切り口から見られるが、天気や防災に関する情報のほか、上記のような分析に欠かせない環境や気象のデータも豊富に提供されている。 2024年９月初旬　相吉

この時期の私の楽しみは、散歩の途中でかわいらしい色とりどりのアジサイの花を眺めることだ。アジサイは、「集まる」や「寄せ集める」という意味があり、花弁がいくつも集まっている咲き姿に由来しているそうだ。別名「七変化」とも呼ばれており、土の性質によって花色が変わるのが特徴。土が酸性だとブルー系、中性からアルカリ性だとピンク系になるそうだ。面白いことに、ブルーのアジサイをアルカリ性の土に植え替えると薄紫色のアジサイに変化するそうだ。 「統計学と機械学習の違いは何か」という質問を受けることがある。土の性質で色が変わるアジサイのように、機械学習と統計学も同じような関係ではないかと思う。両者の目的は似ているが、ビッグデータと高度な計算能力という土俵の違いが機械学習の発展に大きく寄与したのは間違いない。ただ、機械学習の歴史は比較的新しいが、統計学がなければその発展は考えにくい。例えば、決定木分析は機械学習が流行る前から統計学の手法の一つだったが、機械学習の進展とともに進化してきた。ちなみに決定木分析は樹形図の形式で結果を出力し、そのため初心者でも理解しやすい分析手法の一つ。SASでは、機械学習をはじめとして、ニューラルネットワーク、AI関連のトレーニングコースが年に数回開催されている（SASトレーニングコース）。 ※Google Trendによると日本での検索数は、2016年当りから交差する形で機械学習が統計学を上回るようになった。機械学習が統計学より広まったのは、ビジネスパーソンであろうが消費者であろうが、意思決定の場面で使われる頻度や処理速度に関連があると思う。 2024年7月初旬　相吉

タンポポは、生き生きとしたかつとても響きの良い、好きな日本語の一つである。 語源は、江戸時代頃までは「鼓草（ツヅミグサ）」と呼ばれていたものの、花のかたちが太鼓に似ている、または太鼓を叩くポンポンという音を連想させるとかで、たんぽぽになったという説が有力らしい。英語では「dandelion」と、たんぽぽの花の形がライオンのタテガミに似ているからかと思いきや、ギザギザの葉をライオンの歯に見立てたことから由来しているそう。 タンポポは、春に花を咲かせて夏には枯れてしまう短命のイメージがあるが、実はとても長生きする草本だそうだ。花が散った後、綿毛のタネを飛ばして（あのひらひらとした傘の形の綿毛で運が良ければ100キロ先まで飛ぶそうなので驚く。もちろん大概は数メートルのはずだが）、葉を枯らしてしまうが、しっかり根は残っていて（だからうちの庭の草むしりが大変だった）、そして翌年の春になるとまた茎を立ち上げて葉を伸ばし、花をつける。毎年それを繰り返し、根株が死なない限り何年でも生き続け、寿命は、10年から15年程度だそうなのでこれまた驚きである。 話が変わるが、統計学には生存分析、あるいは生存時間解析というのがあり、生物の死亡や機械の故障など寿命が分析対象で、医学や社会科学の多くの分野に利用されている。医学研究の例を挙げると、ある時間を過ぎて生存する人々の割合はどの程度か、生き残った人々はどの程度の割合で死亡するのか、特定の状況または特性が生存確率にどのような影響を与えるのか、などが挙げられる。SASでは6〜8月に生存時間解析、予測分析、といった講座が開設されているので（SASトレーニングコース ）、「寿命」に興味関心がある方はぜひ受講してみて頂きたい。 2024年6月初旬　相吉