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2025.04.15
数字に踊らされるな！一瞬の好成績に潜む「平均への回帰現象」という落とし穴
S&K Holdings
「頑張ったのに成果が続かない」「うまくいった施策が、なぜか次は通用しなかった」
このような経験はありませんか？
実はその背後には、平均への回帰現象（regression to the mean）という統計的な性質が隠れているかもしれません。
この現象を知らずに判断してしまうと、間違った施策や評価をしてしまい、大切なチャンスを逃すことにもなりかねません。
今回はビジネスや日常生活に潜む「平均への回帰現象」と、その見抜き方・対処法についてわかりやすく解説します。
この記事はVoicyの「No.293 平均への回帰現象 Regression to the mean」を基に執筆しています。
【成功への落とし穴】ビジネスパーソンが知るべき「平均への回帰現象」とは
平均への回帰現象とは、「たまたま極端な結果が出たあと、次回は平均的な結果に戻る傾向」のことです。
例えば、いつもは3杯ビールを飲む人が、ある日たまたま1杯しか飲まなかったとします。翌月、その人が2〜3杯飲んでいたとしても、それは「平均に戻っただけ」かもしれません。
ここでよくあるのが、「先月は1杯しか飲まなかった人にポテト無料券を配ったら、次は2杯飲んだ！施策が成功だ！」と判断してしまうケースです。
でも、ポテト券が効果を出したのではなく、単にその人がいつものペースに戻っただけだとしたら…？
このように、偶然の変動を成果と誤解してしまうことが、ビジネスでは大きな落とし穴になります。
偶然を必然と勘違いする落とし穴？変化を過大評価してしまう人間心理の盲点
人は「変化」に敏感ですが、「平均への揺り戻し」は見逃しがちです。
あるデータを見て「施策の効果だ！」とすぐに結論づけたくなるのは、人間の本能とも言えます。
しかし、実際には「たまたま下がった（または上がった）」タイミングだった可能性もあります。
この誤解を放置すると、このようなリスクを引き起こします。
- 無駄な施策にお金をかけてしまう
- 本当に必要な改善策を見落とす
- 間違った人事評価や投資判断をする
一見好調に見える変化でも、それが「平均への回帰」かどうかを冷静に見極める必要があるのです。
回避するには「比較対象」と「継続観察」がカギ
平均への回帰に騙されないためには、以下の2つがポイントです。
- コントロールグループを設定する
- 単発だけでなく、複数回データを見る
それぞれ詳しく解説します。
①コントロールグループを設定する
効果検証では、対象者を2グループに分けて比較するのが基本です。
たとえば、ビール1杯しか飲まなかった100人のうち、50人にだけポテト券を配り、残り50人には配らない。
その後の変化を比べることで、「施策による変化」か「自然な揺り戻し」かが判断できます。
②単発ではなく、複数回データを見る
一度の結果だけで判断しないことも重要です。
たとえ効果が出たように見えても、次回以降も継続して同じ傾向が出るかを見なければ、本当の価値を正確に判断できません。
このように、冷静に比較・検証できる仕組みを整えることが、誤った意思決定を防ぐカギとなります。
「異常値」の向こう側—本当のトレンドを見抜く洞察力
数字は便利な一方で、見方を間違えると大きな損失につながります。特に「極端なデータ」や「一時的な変化」は要注意です。
- いつも成績が悪い子が突然100点を取った
- いつも静かな商品が急に売れた
- 一部の社員だけ急に成果を出した
これらを見たとき、「どうして？」と考える前に、「もともと平均はどうだったか？」を思い出してみてください。
データは真実を語るが、常に背景を読む力が必要です。
見せかけの変化に惑わされず、本当の傾向を見極める力を育てましょう。
まとめ：平均回帰を味方にする思考法！数字の変化に飛びつかず、冷静な目を持とう
「平均への回帰現象」は、ビジネスや日常に潜む見えづらい罠です。
変化が本当に施策の効果なのか、それとも自然な揺り戻しかを見極めるには、比較対象や継続観察が欠かせません。
数字を過信せず、背景を読み解く視点を持つことが、賢い判断につながります。
ワンポイント英語スラング：「Nuts」
今日のスラングは「nuts」。直訳では「ナッツ」ですが、スラングでは「頭がおかしい」「ぶっ飛んでる」といった意味で使われます。
- You’re nuts!（お前、正気かよ！）
- He went nuts.（彼、キレたよ）
ちょっとふざけたノリで使われることが多いですが、言い方を間違えると失礼になることもあるので注意。
仲の良い友人同士の軽い会話で使ってみましょう。
