ベイズ統計・ロジスティック回帰・決定木とは？べいずとうけい・ろじすてぃっくかいき・けっていぎ
ベイズ統計・ロジスティック回帰・決定木とは、いずれもデータから確率や分類を推定する分析手法。ベイズ統計は事前分布として置いた確率を観測データで更新して事後分布を得る枠組み、ロジスティック回帰は購入する／しないのような2値の事象が起こる確率を説明変数から推定する手法、決定木は説明変数の条件で枝分かれさせて分類・予測のルールを導く手法で、結果を人に説明しやすい点が特徴。
最終更新：2026-10-06
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経営の意思決定では、当たる予測であることと同じくらい「なぜそう言えるか」を役員や事業部門に説明できることが要る。精度が高くても根拠を示せない手法は、施策の合意形成には使いにくい。確率を更新するのか、確率を推定するのか、ルールを取り出すのかという目的の違いを押さえておくと、データ活用構想で必要な手法・人材・ツールを見積もれるようになる。
具体例
通信事業者の解約防止では、契約者ごとの解約確率をロジスティック回帰で推定して施策の対象を絞り込む。要因を現場に説明する必要がある場面では決定木を使い、「契約期間6か月未満かつ問合せ3回以上」といった条件を取り出す。IBM SPSS ModelerやDataRobotなどのツールがこれらの手法を実装している。
試験での引っ掛け
「2値の結果が起こる確率を推定」＝ロジスティック回帰、「属性で分岐させて分類ルールを取り出す」＝決定木、「事前の確率をデータで更新」＝ベイズ統計。単回帰・重回帰は連続値を予測する手法であり、2値の分類には用いない。
関連用語
出た過去問
出典：令和元年度 秋期 ITストラテジスト試験 午前Ⅱ 問20（IPA）
ベイズ統計の説明として、適切なものはどれか。
正解：事前分布・事後分布といった確率に関する考え方に基づいて体系化されたものであり、ディープラーニング、迷惑メールフィルタなどに利用されている統計理論
要点：ベイズ統計は事前分布をデータで更新し事後分布を得る理論
ベイズ統計は、事前分布として持っていた確信の度合いを、観測されたデータの尤度によって更新し事後分布を得る、というベイズの定理に基づく統計理論である。データが少ない段階でも推論でき、逐次的に更新できるため、迷惑メールフィルタ（ベイジアンフィルタ）や機械学習の分野で広く応用されている。
出典：令和5年度 春期 ITストラテジスト試験 午前Ⅱ 問3（IPA）
多数の被験者の検診データから、説明変数である年齢、飲酒の頻度及び喫煙本数が、目的変数であるガンの発症の有無に及ぼす影響を統計的に分析した上で、ある人の年齢、飲酒…
正解：ロジスティック回帰分析
要点：ロジスティック回帰は2値事象の発生確率を推定する分析手法
ロジスティック回帰分析は、目的変数が「発症する／しない」のような2値のときに、複数の説明変数からその事象が起こる確率を0から1の範囲で推定する手法である。ロジスティック関数を用いることで確率として解釈できる出力が得られ、医療の発症予測や与信判断など幅広く使われる。
出典：令和5年度 春期 ITストラテジスト試験 午前Ⅱ 問18（IPA）
ベイズ統計の説明として、適切なものはどれか。
正解：事前分布・事後分布といった確率に関する考え方に基づいて体系化されたものであり、機械学習、迷惑メールフィルターなどに利用されている統計理論
要点：ベイズ統計は事前分布をデータで更新して事後分布を得る理論
ベイズ統計は、あらかじめ持っている確信の度合いを事前分布として表し、観測されたデータの尤度によってそれを更新して事後分布を得る、というベイズの定理に基づく統計理論である。データを得るたびに逐次更新できるため、迷惑メールフィルタ（ベイジアンフィルタ）や機械学習の分野で広く応用されている。
出典：令和7年度 春期 ITストラテジスト試験 午前Ⅱ 問1（IPA）
多数の被験者の検診データから、説明変数である年齢、飲酒の頻度及び喫煙本数が、目的変数であるガンの発症の有無に及ぼす影響を統計的に分析した上で、ある人の年齢、飲酒…
正解：ロジスティック回帰分析
要点：2値の結果の発生確率を推定するのはロジスティック回帰
目的変数が「発症する／しない」という2値で、複数の説明変数からその発生確率を0〜1の範囲で推定するモデルを作る場合に用いるのがロジスティック回帰分析である。ロジット変換（確率を対数オッズに変える変換）により線形の回帰式を確率に対応づけるため、医療の発症予測や与信審査などで広く使われる。
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。