記述統計学は、収集したデータの特徴や傾向をわかりやすく要約・整理するための統計学の分野です。AIや機械学習の前段階におけるデータ分析において、データの全体像を把握するために欠かせない基本的な手法を提供します。
記述統計学とは
一言でいうと、記述統計学とは「集めたデータを数値やグラフで要約し、その特徴を分かりやすく表現する手法」のことです。
詳しく解説
記述統計学は、手元にあるデータそのものの特性を記述・要約することを目的としています。平均値、中央値、最頻値などの「代表値」や、分散、標準偏差、範囲などの「散布度」を用いてデータのばらつきを数値化します。また、ヒストグラムや箱ひげ図などのグラフを用いて視覚化することも含まれます。AIや機械学習の開発においては、モデルに学習させる前のデータ分析（EDA）の段階で、データの特徴や異常値をすばやく発見するために重要な役割を果たします。
具体例・使われ方
例えば、あるAIモデルに入力する顧客の年齢データがある場合、記述統計学を用いて「平均年齢は35歳、最頻値は30歳、標準偏差は5歳」と要約します。これにより、データの大まかな傾向や偏りを一目で理解することができます。
似た用語との違い
データの全体像を要約する記述統計学に対し、一部のデータ（標本）から全体（母集団）の性質を推測する手法は「推測統計学」と呼ばれます。AIモデルの精度評価などでは推測統計学も広く使われます。
注意点
記述統計学で得られる平均値や分散などの要約値は、データに極端な外れ値が含まれている場合に、全体の傾向を誤認させる原因となります。そのため、グラフによる視覚化などと組み合わせて多角的にデータ分析を行う注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月8日 14:51