現代のＡＩやデータサイエンスは、「確率」と「統計」を中心に成り立っています。 世の中のあらゆる現象をデータで表す研究や学問を行うのが「統計学」ですが、この統計学は、いまやＡＩの機械学習などの計算や分析に大きく関係しているのです。
ＡＩは、社会の過去のデータを数字や固有名詞など「変数」として採取し、それをサンプルとして解析した上で、物事の相関関係や因果関係をパラメーターとして推定するーなどという作業をコンピュータ（正しくはＣＰＵやＧＰＵなどの半導体が）行っています。 その基本の考え方となっている「統計学」と「確率」が、現代のデータサイエンスにおいては、便利かつ一般的なツールとなっているわけです。
この統計学の分野でも「一次情報」大事です。ちなみに、「一次情報」とは、「いままさに現場で起きている当事者による正しい情報」のことです。 ところで、今年１０月１日付の日本経済新聞では、「物価高 追いつけぬ統計 ２０２０年基準はもはや古く」という記事を一面トップで掲載されていました。 この記事の概要は、最近の物価高を数字で表すために、日本では代表的な「消費者物価指数」を使うが、それは直近の数字で言うと、統計学上の消費者物価指数は、２０２３年４～６月期で、「３・３％」だそうです。 ところが日銀の消費者へのアンケートなどによる「体感インフレ率」は、同時期の６月で「１４・７％」です。消費者物価指数の差は何と「１１・３％」もの差があるわけです。 これは、結論から言えば、体感インフレ率の「１４・７％」が近い数字でしょう。
この大きな誤差の原因は一体何なのでしょうか？日本経済新聞は、「重み付けがない」と分析していますが、それより重要なのは、「一次情報」が加えられていないことです。 統計で使用するデータの「重み付け」には、リアルタイムで起きている現場の「一次情報」を加えるべきであり、 特にインフレ時の物価の移り変わりなどは その日の値段が翌日もそうであるとは限らず、刻々と動くものであるため、 リアルタイムの「一次情報」にアップデートしなければ使い物にならないでしょう。
データの集め方自体も、「いままさにそこで起きている一次情報」を私たち自身が取得しなければ、 せっかくの統計学も、決して「最強の学問」ではなく、本当に幸福に繋がる良い結果を生むことがなくなる「弱い学問」になりかねないのです。