統計学と機械学習は、どちらもデータから有用な知見を引き出すことを目的としていますが、その哲学、手法、そして目的には明確な違いがあります。これらを対立するものではなく、互いに補完し合う関係として理解することが、現代のデータサイエンスにおいて非常に重要です。
根本的な違い【推論vs予測】
統計学（推論）
統計学は、ある母集団（調査したい全体のグループ）から抽出されたデータ（標本：実際に調査したサンプル）を用いて、その母集団全体の性質や変数間の因果関係を仮説検定（あらかじめ立てた仮説が正しいかどうかを統計的に検証する手法）を通じて明らかにしようとします。ここでの目標は、モデルの解釈可能性（なぜそのような結果になったのかを説明できること）と、結果の統計的有意性を確立することです。
例えば「新しいウェブサイトのデザイン変更が、ユーザーの滞在時間を本当に伸ばしたのか？」という問いに対し、統計学はデータが偶然の産物ではないことを示すp値（統計的有意性を示す指標で、一般的に0.05以下なら「偶然ではない」と判断することが多い）や、効果の大きさを推定する信頼区間（真の効果がある範囲内に含まれる確率を示す区間）を提供します。
機械学習（予測）
機械学習は、与えられたデータから複雑なパターンを学習し、未知のデータに対して高い予測精度を達成することを目標とします。モデルがなぜそのような予測をしたかという解釈は、必ずしも最優先事項ではありません。
例えば「このユーザーが次にどの商品をカートに入れるか？」を高い精度で予測できれば、それだけでビジネス上の価値が生まれます。予測の性能は、交差検証（データを複数の部分に分けて、一部で学習し残りで性能を測定する手法）や独立したテストデータセットを用いて評価されます。
アプローチと哲学の違い
統計学のアプローチ
- モデルの構造を厳密に定義し、そこから得られるパラメータ（モデルの係数や設定値）の解釈に重きを置きます。
- データが特定の確率分布（正規分布など、データの散らばり方のパターン）に従うという前提（モデルの仮定）から出発します。
- 線形回帰のようなモデルは、各変数の影響度を明確に示します。
機械学習のアプローチ
- モデルに厳密な仮定を置かず、ひたすらデータから学習することで最適なアルゴリズムを見つけます。
- より柔軟なアプローチを採用し、決定木（質問を重ねて分類する手法）やニューラルネットワーク（脳の神経回路を模したモデル）のような非線形なモデルも積極的に利用します。
- これらのモデルは複雑な関係性を捉えることができますが、その動作原理は「ブラックボックス」（内部の仕組みが見えない）になることも多いです。
相補的な関係
統計学が機械学習を強化する場面
- 探索的データ分析（EDA：Exploratory Data Analysis）：データの分布（データの散らばり方）、外れ値（他と大きく異なる値）、変数間の相関（関連性の強さ）などを理解するために不可欠です。
- 特徴量エンジニアリング：統計的検定（例：t検定（2つのグループの平均値の違いを調べる手法）、ANOVA（3つ以上のグループの平均値を比較する分散分析））は、目的変数と関連性の高い特徴量を特定し、モデルの予測性能を改善します。
- モデルの評価と検証：交差検証やブートストラップ法（元のデータから何度も復元抽出してモデルの性能を評価する手法）は、モデルの過学習（訓練データにだけ適合しすぎて、新しいデータに対する性能が悪くなること）を避け、未知データに対する汎化性能を客観的に評価します。
- 因果推論：単なる予測を超えて「なぜ」という問いに答えるための枠組みを提供します。
機械学習が統計学を拡張する場面
- 高次元データと非構造化データ：数十万の変数を持つ高次元データや、画像・テキスト・音声といった非構造化データ（数値以外の複雑なデータ）の処理を得意とします。
- 予測精度の向上：統計モデルの限界を超えて、勾配ブースティング（複数の弱いモデルを組み合わせて強いモデルを作る手法）やニューラルネットワークがより高い精度を達成します。
- 新しい統計的手法の導入：正則化手法（Lasso（不要な変数を自動で除外する手法）やRidge（変数の影響を適度に抑制する手法））など、機械学習から統計学へ取り入れられた概念があります。
まとめ
統計学と機械学習は、どちらか一方が優れているというものではなく、目的や課題に応じて適切に使い分ける、あるいは組み合わせて利用すべきツールです。統計学の推論と機械学習の予測を両輪とし、それを効果的に使うことがデータから最大限の価値を引き出す鍵となります。
