「アイスが売れると水難事故が増える」は本当？その関係、見抜けますか？

「最近、テレビで健康番組を見て納豆を毎日食べるようにしたら、なんだか体調が良い気がする！やっぱり納豆は体に良いんだ！」

こんな風に、何かと何かを関連付けて考えた経験、あなたにもありませんか？

私たちの周りには、「〇〇をすれば△△になる」といった情報が溢れています。しかし、その情報は本当に正しいのでしょうか？もしかしたら、私たちは物事の表面的な関係性に惑わされて、本質を見誤っているのかもしれません。

この記事のテーマは「相関と因果の違い」です。この2つの言葉、似ているようで全く意味が異なります。この違いを理解していないと、

• 効果のない健康法やビジネス施策にお金と時間を浪費してしまう
• メディアの情報を鵜呑みにして、間違った判断をしてしまう
• データに基づいたつもりが、実は見当違いの結論を出してしまう

といった、思わぬ落とし穴にはまってしまう可能性があります。この記事を読めば、あなたもデータや情報に騙されず、物事の本質を見抜く「賢い目」を手に入れることができます。

結論：相関は「連動」、因果は「原因と結果」。全くの別物です！

最初にこの記事の核心をお伝えします。

• 相関関係：片方が変化すると、もう片方も「連動して」変化する関係のこと。 あくまで2つの事柄が「関係している」状態を示すだけで、どちらかが原因で、どちらかが結果というわけではありません。
• 因果関係：片方が「原因」で、もう片方がその「結果」として変化する、一方通行の関係のこと。

「相関関係があるからといって、必ずしも因果関係があるわけではない」――これが最も重要なポイントです。 因果関係があれば相関関係もありますが、その逆は成り立たないのです。

この違いを、車のアクセルとスピードメーターに例えてみましょう。

このように、一見関係がありそうに見えることでも、その背景をよく考えないと、本質を見誤ってしまうのです。

「相関」と「因果」の基本をサクッと理解しよう！違いは一方通行かどうか

まずは、それぞれの言葉の意味をもう少しだけ詳しく、身近な例で見ていきましょう。

そもそも「相関関係」ってなに？

相関関係とは、2つの事柄が、一方が増えればもう一方も増える（または減る）といったように、連動して動く関係のことです。

相関関係のポイント

• あくまで「連動」しているだけで、原因と結果の関係ではない。
• 関係性の強弱（強い相関・弱い相関）がある。
• 関係性の向き（正の相関・負の相関）がある。

具体例で見てみましょう。

例えば、「身長が高い人ほど体重も重い傾向がある」というのは、典型的な正の相関です。しかし、「身長が高い（原因）から体重が重い（結果）」と一概には言えませんよね。遺伝や食生活など、他の要因も複雑に絡み合っています。

あくまで「そういう傾向があるよね」という、ふんわりした関係性が相関関係なのです。

じゃあ「因果関係」ってなに？

一方、因果関係はもっとハッキリした関係です。「Aが原因となって、Bという結果が起こる」という、明確な原因と結果の関係を指します。

因果関係が成立するための3つの条件

因果関係があると主張するためには、一般的に以下の3つの条件を満たす必要があると言われています。

1. . 時間的順序：原因（A）が結果（B）よりも先に起きていること。
2. . 共変関係：原因（A）が変化すれば、結果（B）も変化すること（つまり相関関係がある）。
3. . 第三因子の排除：他の要因（C）が、AとBの両方に影響を与えている可能性がないこと。

この3番目の「第三因子の排除」が、因果関係を見極める上で非常に重要かつ難しいポイントになります。

【一目でわかる】相関関係と因果関係の比較表

項目	相関関係	因果関係
関係性	2つの事柄が「連動」する関係	片方が「原因」で、もう片方が「結果」の関係
方向性	双方向（A↔B）	一方通行（A→B）
例	テレビの視聴時間が長い人は、肥満が多い傾向がある	雨が降る（原因）から、傘が売れる（結果）
ポイント	必ずしも因果関係があるとは限らない	必ず相関関係がある

なぜ私たちは混同してしまうのか？日常に潜む「見せかけの相関」3つの罠

「相関と因果の違いは分かった。でも、なんでこんなに間違えやすいの？」

そう思いますよね。実は、私たちの周りには「相関関係はあるけれど、因果関係はない」という、いわば「見せかけの相関（疑似相関）」が溢れています。 これに騙されてしまうのには、いくつかの典型的なパターンがあります。ここでは、特に陥りやすい3つの罠を、具体的なエピソードを交えて解説します。

罠1：黒幕の存在を見落とす「交絡因子（こうらくいんし）」の罠

これが最も典型的で、多くの人が引っかかってしまう罠です。

交絡因子とは？

> 2つの事柄（AとB）の両方に影響を与えている、隠れた第三の要因（C）のこと。 この交絡因子のせいで、本来は関係のないAとBの間に、あたかも関係があるように見えてしまうのです。

【有名な例】アイスクリームの売上と水難事故

冒頭で紹介した「アイスクリームの売上が伸びると、水難事故が増える」という話。 データを見ると、この2つには強い正の相関が見られます。

> SNSの声（創作）
> 「え、マジ？アイス食べ過ぎると溺れやすくなるの？怖すぎ…

都市伝説」

もちろん、そんなことはありませんよね。この2つの事象の裏には、「気温」という強力な交絡因子が隠れています。

• 気温が上がる → アイスクリームが食べたくなる → 売上が伸びる
• 気温が上がる → 海やプールに行く人が増える → 水難事故が増える

つまり、「アイスの売上」と「水難事故」に直接の因果関係はなく、どちらも「気温」という共通の原因によって引き起こされていた、というわけです。

【失敗談】新米マーケターA君の勘違い

> 新人マーケターのA君は、自社商品のWeb広告費と売上のデータを見て、綺麗な正の相関があることを発見しました。「すごい！広告費を増やせば増やすだけ売上が伸びるぞ！社長、来月は広告費を倍にしましょう！」と意気揚々と提案しました。 > しかし、ベテランの上司は言いました。「A君、ちょっと待った。そのデータ、去年の夏のものだよね？うちの商品は夏に需要がピークになる季節商品だ。広告費を増やしたから売れたんじゃなくて、『季節』という要因で売上が伸びる時期に、たまたま広告を強化していただけじゃないかな？」 > A君はハッとしました。広告の効果を正しく測るには、季節という交絡因子を考慮しなければならなかったのです。

このように、ビジネスの現場でも交絡因子を見落とすと、誤った意思決定につながる危険があります。

罠2：前後関係だけで決めつける「ニワトリとタマゴ」の罠

「Aが起きた後にBが起きた。だからAがBの原因だ」と、時間的な前後関係だけで因果関係を決めつけてしまうのも、よくある間違いです。

【有名な例】ニワトリが鳴くと、朝日が昇る

毎朝、ニワトリが「コケコッコー！」と鳴いた後に、太陽が昇ってきます。この2つの事象には、完璧な相関関係があります。

> SNSの声（創作）

> 「うちのじいちゃん、『ニワトリが太陽を呼んでるんじゃ』って本気で信じてたな(笑)」

しかし、ニワトリの鳴き声が原因で太陽が昇るわけではないことは、誰にでも分かりますよね。実際は、太陽が昇り始めて空が明るくなるという外部の変化をニワトリが感知して、鳴いているだけです。因果関係の方向が逆、あるいは、別の要因（地球の自転）が両方を引き起こしているパターンです。

【プロの視点】本当にその広告が「原因」ですか？

> 「広告を出稿したら、ECサイトの購入数が増えた」というデータがあったとします。 > これを見て、「広告に効果があった！」と結論づけるのは早計です。 > > データ分析のプロは、こう考えます。 > * 「本当に広告が原因か？たまたま同じ時期にテレビで紹介されたとか、インフルエンサーが取り上げたとか、他の要因はなかったか？」 > * 「購入が増えたユーザーは、本当に広告を見た人たちなのか？広告を見ていない人の購入数も、同じように増えていたりしないか？」 > > このように、時間的な前後関係だけでなく、「それ以外の可能性」を徹底的に疑う視点が、正しい因果関係の特定には不可欠なのです。

罠3：ただの偶然を運命と信じる「疑似相関」の罠

世の中には、全く無関係なはずの2つの事柄が、偶然にも似たような動きをすることがあります。これを「疑似相関」と呼びます。

【有名な例】メイン州の離婚率とマーガリンの消費量

アメリカのメイン州の離婚率と、一人当たりのマーガリンの消費量の推移をグラフにすると、驚くほど似た動きを示すという有名なデータがあります。

> SNSの声（創作）
> 「何これ、面白すぎる！マーガリン食べると離婚したくなるの？(笑) 逆に離婚するとマーガリン食べたくなるのか…？

疑似相関」

もちろん、この2つに何の関係もありません。膨大なデータの中から探せば、このような奇妙な相関はいくらでも見つかります。これは、統計的な偶然の一致に過ぎません。

【意外な発見】データは時に私たちをからかう

> 統計学の世界では、このような「こじつけ」のような相関関係を見つけて楽しむ文化もあります。例えば、「ニコラス・ケイジの年間映画出演数」と「プールで溺れて亡くなる人の数」にも、奇妙な相関が見られるというデータがあります。 > > このように、一見すると「何か意味があるのでは？」と思わせるようなデータも、冷静に見ればただの偶然であるケースがほとんどです。データに踊らされず、「本当に意味のある関係なのか？」と一歩引いて考える癖をつけることが大切です。

仕事で使える！「それって本当？」因果関係を見抜くための3つの思考ツール

「罠があるのは分かったけど、じゃあどうすれば因果関係を正しく見抜けるの？」

そのための強力な武器となる思考法を3つご紹介します。これらは、データサイエンティストのような専門家でなくても、普段の仕事や生活の中で意識するだけで、物事を見る解像度が格段に上がるはずです。

思考ツール1：反事実思考「もし、〇〇がなかったら？」

これは、因果関係を考える上で最も基本的な思考法です。「反実仮想」とも呼ばれます。

やり方

> 原因だと考えられる事柄（例：広告出稿）を、「もし、それがなかったとしたら」と仮定し、その場合に結果（例：売上）がどうなっていたかを想像します。

具体例：新しいWebサイトデザインの効果測定

> あなたはWebサイトのデザインをリニューアルしました。その後、コンバージョン率が5%から7%に上がりました。「よし、デザイン変更は成功だ！」と結論づけるのはまだ早いです。 > > ここで「反事実思考」を使います。 > 「もし、デザインを変更しなかったら、コンバージョン率はどうなっていただろうか？」 > > もしかしたら、同時期に始めたキャンペーンの影響で、デザインを変更しなくてもコンバージョン率は6.5%まで上がっていたかもしれません。その場合、デザイン変更による真の効果は、7% – 6.5% = 0.5% ということになります。 > > この「もしも」の世界を実際に作り出して比較するのが、ビジネスでよく使われる「ABテスト」です。A（旧デザイン）とB（新デザイン）を同時にユーザーに見せて、どちらの成果が高いかを比較することで、他の要因の影響を排除し、純粋なデザイン変更の効果を測定するのです。

思考ツール2：比較の軸を揃える「リンゴとミカンを比べてない？」

何かと何かを比較して効果を測ろうとするとき、比較する対象の条件が揃っていなければ、正しい結論は導き出せません。

やり方

> 比較したい2つのグループ（例：施策を実施したグループと、しなかったグループ）で、施策以外の条件（年齢、性別、利用歴など）がなるべく同じになるように注意します。

具体例：学習塾の新しい指導法の効果

> ある学習塾が、Aクラスにだけ新しい指導法を導入し、Bクラスは従来の指導法のままでした。数ヶ月後、Aクラスの生徒の平均点がBクラスより10点高くなりました。 > > これを見て「新しい指導法は効果絶大だ！」と判断できるでしょうか？ >

> チェックポイント

> * 元の学力レベルは同じ？：もともとAクラスの方が優秀な生徒を集めていませんでしたか？ > * 担当講師は同じ？：Aクラスの講師が、たまたま非常に教え上手な人気講師ではありませんでしたか？ > * 生徒のモチベーションは同じ？：Aクラスの生徒だけ「特別クラス」として扱われ、やる気が高まっていた可能性はありませんか？ > > このように、比較するグループの背景（交絡因子になりうる要素）が異なっていると、何が本当の原因なのか分からなくなってしまいます。

思考ツール3：なぜなぜ分析「他に要因はない？」

一つの事象に対して、「なぜそうなったのか？」を繰り返し問いかけ、隠れた要因を探る思考法です。これは、特に「罠1：交絡因子」を見つけるのに役立ちます。

やり方

> 相関関係が見られた2つの事柄（AとB）に対して、「A以外に、Bを引き起こす要因はないか？」「AとBの両方を引き起こす、共通の要因はないか？」と自問自答を繰り返します。

具体例：「サイト滞在時間が長いユーザーは、購入率が高い」というデータ

> ECサイトの分析で、「サイト滞在時間が長いユーザーほど、購入率が高い」という正の相関が見つかりました。 >

> なぜ？①：「長く滞在するから、商品の魅力が伝わって購入に至る」→ （因果関係の可能性あり）

> > なぜ？②（他に要因は？）：「そもそも、その商品に強い興味・関心を持っているユーザーだから、自然と滞在時間が長くなり、購入率も高いのでは？」 > > この場合、「商品への興味・関心度」というものが、滞在時間と購入率の両方に影響を与える交絡因子である可能性が浮上します。 > > このように考えると、「滞在時間を無理に伸ばす施策（例：不要なポップアップを出す）」は、必ずしも購入率アップには繋がらないかもしれない、という仮説が立てられます。むしろ、興味・関心が高いユーザーをいかに集めるか、という本質的な課題が見えてくるのです。

【実例で学ぶ】メディアや広告の情報に騙されないための実践テクニック

「相関と因果の違い」を理解すると、日常生活で目にするニュースや広告のキャッチコピーが、全く違って見えてきます。ここでは、よくある事例を元に、情報に騙されないための実践的なトレーニングをしてみましょう。

実践問題1：「朝食を食べる子供は、学力が高い傾向」

この情報、よく耳にしませんか？データを見ると、実際に強い相関関係が示されています。

> メディアの論調

> 「朝食を食べることで脳に栄養が行き渡り、集中力が高まるため、学力が向上するのです！さあ、明日からお子さんにもしっかり朝食を食べさせましょう！」

【あなたの思考】ちょっと待った！

• 罠の種類は？：これは典型的な「交絡因子」の罠かもしれません。
• 隠れた要因は？：「朝食を毎日きちんと用意する家庭」と「そうでない家庭」には、どんな違いがあるでしょうか？
• 家庭環境：保護者が子供の生活習慣や教育に熱心である可能性が高い。
• 経済状況：安定した経済基盤があるかもしれない。
• 生活リズム：早寝早起きが徹底されているかもしれない。
• 結論：つまり、「朝食を食べること」自体が学力向上の直接の原因なのではなく、「子供の生活や教育に気を配る家庭環境」という交絡因子が、朝食習慣と高い学力の両方を生み出している可能性があるのです。

もちろん、朝食が健康に良いことは事実ですが、「朝食さえ食べさせれば学力が上がる」と短絡的に考えるのは危険だ、ということが分かります。

実践問題2：「お客様満足度95%！このサプリであなたも健康に！」

健康食品や化粧品の広告で、非常によく見かける表現です。

> 広告の主張

> 「このサプリを飲んだ100人にアンケートしたところ、95人が『満足した』と回答しました！だから、このサプリは効果があります！」

【あなたの思考】情報が足りなすぎる！

• 比較対象は？：「サプリを飲まなかった人」はどうだったのでしょうか？もしかしたら、サプリを飲まなくても90%の人が時間の経過と共に「満足した（＝症状が改善した）」かもしれません。
• プラセボ効果では？：「これは効く薬だ」と思い込むことで、実際に効果が出てしまう「プラセボ効果」の可能性はないでしょうか？本当にサプリの成分による効果なのかを証明するには、偽物の薬（プラセボ）を飲んだグループと比較する必要があります。
• どんな人が回答した？：このアンケートは、もともとこの商品に好意的な人だけに送られたものではないでしょうか？回答しなかった5人は、どう思っていたのでしょうか？

このように、一見すごそうに見える数字でも、その裏側にあるデータの取り方や比較対象を冷静に考えることで、情報の信頼性を判断できるようになります。影響力のある人の発言や、魅力的な広告であっても、一度立ち止まって「本当に因果関係があるのか？」と疑う癖が、あなたを誤った判断から守ってくれるのです。

まとめ

今回は、データや情報に騙されないための必須スキル、「相関と因果の違い」について、具体的な事例や思考法を交えながら徹底的に解説しました。最後に、この記事の重要なポイントを振り返りましょう。

• 相関は「連動」、因果は「原因と結果」：2つの事柄が関係しているからといって、一方がもう一方の原因であるとは限りません。
• 日常に潜む3つの罠に注意：私たちはつい、「交絡因子（黒幕）」「前後の順番」「偶然の一致」に惑わされ、相関と因果を混同してしまいがちです。
• 3つの思考ツールを使いこなそう：「もし〇〇がなかったら？（反事実思考）」「比較の軸は揃っているか？」「他に要因はないか？（なぜなぜ分析）」という問いが、物事の本質を見抜く助けになります。
• 情報は鵜呑みにしない：メディアや広告で目にする「〇〇すれば△△になる」という言葉を見たら、一度立ち止まって「本当にそうなの？」と考える癖をつけましょう。

データリテラシー、つまりデータを正しく読み解き活用する能力は、これからの時代を生き抜くための必須スキルです。 相関と因果の違いを理解することは、その第一歩であり、最も重要な土台となります。

今日学んだ視点を持って周りを見渡せば、きっと世の中が少し違って見えてくるはずです。ぜひ、データという強力な武器を正しく使いこなし、日々の仕事や生活における賢い意思決定に役立てていってください。

スポンサーリンク
ABOUT US

雑談力向上委員会
編集部