統計学とその活用について話せます

■得意分野
分野：心理統計学、数理統計学、医療統計学など
手法：各種検定、重回帰分析、因子分析、相関解析、因果推論、信号処理、時系列処理など
統計学の特有の考え方を重視して、面談後も長く御社の財産となるようお話します。

■私の思想
☆統計学そのものは単なるツールであって、大事なのは正しい使い方と深い理解に基づく統計学的思考である。

西内啓「統計学が最強の学問である」は名著だと思っており、特に各分野での考え方の違いを意識しながらコンサルタントすることが重要であると認識しております。以下に例を挙げてみましょう。

あるモデルの相関係数が0.7であると算出されたらどう思うでしょうか。
例えば医療統計学と心理統計学はどちらもリッカート尺度など間隔尺度ですらないものを取り扱ったり、一元配置分散分析や重回帰モデルを好むという点でよく似ています。しかし考え方には大きな差があり、例えばあるモデルの相関係数が0.7であるというときに一方は大喜びしますが一方はアンケート調査をやりなおすことになるかもしれません。
素粒子物理学の統計担当も実験計画をやり直すと思いますが、心理統計学とは理由が正反対です。
同じ物理学でも、地球物理学者は涙を流して喜ぶかもしれません。
数字は数字として受け止め、解釈に注力することで統計学は真価を発揮するものと考えています。

☆統計学がいかに理想的な回答をしても、決めるのは我々ヒトの営みである。
上記のように、統計ソフトやプログラムが値を算出しても、自動的に結論が出るわけではありません。
統計学は客観的な数字を回答してくれます。しかし決断するのはいつも我々ヒトの責務です。
数字だけではなく、その数字をどう解釈するか。
数字を解釈する上で、どのような考え方をするべきか。
御社の経営において重い決断をされるとき、数字は力強い味方です。味方にするには数字のココロを読む必要があります。

決断はおまかせします。しかし正しい決断を下すためには正しい解釈と議論のポイントを間違えないことが必須の条件です。
私にご依頼くだされば、そこまで踏み込んでお話できるでしょう。

■経歴
□学部時代
京都大学理学部にて数学、物理学、化学などの理学を中心に学びつつ、実験に必要な統計学を網羅的に学習しました。数理統計学に興味を持ち、様々な公式を自ら導出、証明しておりました。統計学の教科書にはあまり掲載されていないため、公式は知っているけどなんでこうなるのかピンとこない方には平易にご説明できます。
□研究室時代
データを取り始めて間もない分野である赤道高層大気物理学（いわゆる気象学の一分野）の研究をしていました。
観測所から送られてくる風速推定値のデータに対して、統計学的なアプローチにより裏側にある力学を洞察しました。
用いた手法は主に信号処理と時系列処理です。
未知の現象に対して基本方程式を措定し、乱雑なデータの中から大気がエネルギーを伝播させる構造を浮き彫りにする研究は、まるで宝探しのような楽しみがありました。
□現職にて
将来、心臓血管外科手術に携わるであろう研修医のために、手術手技練習キットを制作する依頼を承けて主任開発者として完成まで開発に携わりました。特筆すべき仕事は、熟練者が目視で五段階採点していた手術手技の評価を機械により自動採点するシステムを構築したことです。
主に
・画像処理技術を用いて鉗子の動作を解析して六次元の物理データ（三次元空間＋三方向回転）とその時間発展のデータに落とし込むソフトウェアを開発した
・物理データから統計量を算出して熟練者・若手・研修医・素人の動きにそれぞれの特徴を解明した
・目視五段階評価と統計量との関係を解明し、機械が目視五段階評価と区別がつかない精度で採点できる重回帰モデルを構築した
・同じ研修医の採点結果を追跡し、ラーニングカーブを描いて成長を実感できるシステムとして完成した
□その他
趣味で政府統計や民間統計を読み込みデータを洞察しています。
個人的な好みの分野は心理統計学です。