線形回帰

① 物語性を取り入れた説明: 「線形回帰」

ストーリー：新入社員のサトシと課長

ある日、新入社員のサトシがマーケティングの資料を作っていると、課長が「サトシ、ちょっと時間あるか？」と話しかけてきました。

「はい、どうされましたか？」

「実は売上予測のデータ分析をしたいんだが、線形回帰を使うのが良いんじゃないかと思っていてな。サトシは線形回帰、わかるか？」

「…実は、あまりよくわかりません…」

「じゃあ、今日は線形回帰について教えてやろう。たとえば、暑い日に売れるアイスの数を想像してみろ。気温が高いほどアイスがよく売れるだろ？これは気温とアイスの売上に相関関係があるってことなんだ。」

「確かに、暑いとアイスを食べたくなりますね！」

「その通り。この関係性を数値として分析するときに、線形回帰という手法を使うんだ。線形回帰は、たくさんのデータをもとにして、『この気温ならアイスが何個売れるか』といった予測をするための方法なんだよ。」

「どうやって予測するんですか？」

「簡単に言えば、直線を引くことだ。縦軸に売上、横軸に気温を取ったグラフに、データをプロットして、データに最も近い位置に直線を引く。この直線を使って、ある気温のときにどのくらい売れるかを予測できるんだ。この直線を回帰直線と呼ぶ。下記だと青い点がデータポイント、赤い線が回帰直線だ。」

「なるほど。でも、どうして直線を引くんですか？」

「良い質問だ。実は他の方法もあるが、気温と売上のような単純な関係性には直線が一番適している場合が多いんだ。横軸が身長で縦軸が体重だとイメージしやすいかな。このような直線的な関係性を使って予測するのが線形回帰なんだ。」

「ちなみに、似たようなものは他にもあるんですか？」

「いい質問だ！たとえばロジスティック回帰という手法もよく似ているが、こちらは二択の結果を予測するのに使われることが多いんだ。例えば、メールがスパムかどうかを予測するような場合だね。線形回帰は連続的な値を予測するけど、ロジスティック回帰は分類問題に適しているんだ。」

「分かりやすいですね！回帰にはいくつか種類があることがわかりました。」

「うむ、線形回帰を使うと、今後の予測がぐっと正確になるんだ。例えば、温度が30度のときに売れるアイスの数も予測できるだろ？」

「はい、実際にデータを使って分析してみたくなりました！」

実際のIT用語の定義

線形回帰は、連続的なデータ間の関係をモデル化し、将来の予測をするために使われる統計手法の一つです。入力データと出力データの間に直線的な関係があると仮定し、データをもとにその回帰直線を見つけ、入力データから出力データを予測します。特にデータ間の相関が強い場合に適しています。線形回帰は、連続的な値の予測に使用され、スパム判定などの分類問題を扱うロジスティック回帰とは異なります。

用語	特徴
線形回帰	連続的な値の予測を行う
ロジスティック回帰	分類問題に適し、二択の結果を予測する

② 実際の事例: 線形回帰の使用例

企業での使用例

線形回帰は、金融業界での信用スコアの予測にも活用されています。

たとえば、クレジットカード会社では、顧客の過去の収入や支出、借入額などのデータを使用して、将来的に支払いの遅延が発生するかどうかを予測するために線形回帰分析が行われます。この分析によって、リスクの高い顧客を事前に特定し、未然に適切なクレジット制限を設定することが可能です。このように、線形回帰が顧客の信用リスク管理に活用されることで、金融機関は損失のリスクを抑え、信用管理の精度向上を実現しています。

ニュースでの話題例

近年、一部の自治体では、交通量の予測にも線形回帰が利用されています。特に通勤時間帯やイベントの際に発生する交通渋滞を予測し、事前に渋滞対策を行うことで地域の交通効率を改善する取り組みが行われています。これにより、道路の混雑を回避するためのシミュレーションが可能となり、通行止めや迂回ルートの準備が行われます。この事例では、線形回帰が都市のインフラ計画に役立てられ、住民の利便性が向上するような計画策定に貢献しています。