相関分析 (ソウカンブンセキ) とは | 意味や読み方など丁寧でわかりやすい用語解説

作成日: 2025年08月12日更新日: 2025年08月25日

相関分析 (ソウカンブンセキ) の読み方

日本語表記

相関分析 (ソウカンブンセキ)

英語表記

Correlation analysis (コリレーションアナリシス)

相関分析 (ソウカンブンセキ) の意味や用語解説

相関分析とは、二つのデータ間にどのような関係があるかを統計的に評価する手法である。具体的には、一方のデータが変化するとき、もう一方のデータもそれに伴ってどのように変化するのか、その「関係の強さ」と「関係の向き」を数値で明らかにする。システムエンジニアを目指す者にとって、この分析手法はシステムの性能改善、バグの予測、ユーザー行動の理解、ビジネス指標の最適化など、多岐にわたる場面でデータを活用する基礎となるため、その概念と使い方を理解しておくことは非常に重要である。詳細に入ると、相関分析は、二つの変数（データ項目）が互いにどれだけ影響し合っているか、あるいは連動しているかを見る。例えば、サーバーのCPU使用率とシステム応答時間という二つのデータがあったとする。CPU使用率が上昇すると応答時間も長くなる傾向があるのか、それとも関係がないのか、あるいは逆に短くなるのか。このような関係性を客観的に捉えるのが相関分析である。相関には大きく分けて三つのパターンがある。一つ目は「正の相関」で、一方のデータが増加すると、もう一方のデータも増加する傾向にある関係を指す。例えば、ウェブサイトの訪問者数が増えると、それに伴って広告クリック数も増えるといった場合がこれにあたる。二つ目は「負の相関」で、一方のデータが増加すると、もう一方のデータは減少する傾向にある関係である。例えば、システムの安定稼働時間が長くなると、ユーザーからの問い合わせ件数が減少するといったケースである。三つ目は「無相関」で、二つのデータ間に特定の関係性が認められない場合を指す。例えば、システムの保守費用と、そのシステムの開発者の身長には通常、何ら関係性がないだろう。この関係の強さと向きを定量的に示すのが「相関係数」という数値である。最も一般的に用いられるのは「ピアソンの積率相関係数」で、この値は-1から1の範囲を取る。相関係数が1に近いほど強い正の相関があり、-1に近いほど強い負の相関があることを示す。0に近いほど、二つのデータ間に線形な関係性がほとんどない、つまり無相関に近いと判断される。例えば、相関係数が0.8であれば強い正の相関があり、-0.7であれば中程度の負の相関がある、といった具合に解釈できる。一般的に、相関係数の絶対値が0.7以上であれば強い相関、0.4～0.7であれば中程度の相関、0.2～0.4であれば弱い相関、0.2未満であればほとんど相関がないと判断されることが多いが、これはあくまで目安であり、分析対象や文脈によって判断は異なる。相関係数の具体的な計算は、各データの平均値からのばらつき（偏差）を考慮し、二つのデータの偏差がどれだけ同じ方向、あるいは逆方向に連動しているかを積算し、標準偏差で標準化することで求められる。これにより、異なる単位やスケールのデータ同士でも比較可能な数値として関係性を評価できるのである。システムエンジニアが相関分析を活用する場面は多々ある。例えば、システム運用の現場では、サーバーのメモリ使用率とエラーログの発生頻度の相関を分析することで、メモリ不足がエラーの原因である可能性を探ることができる。ソフトウェア開発においては、コードの複雑度とバグ発生数の相関を調べることで、品質改善のターゲットを特定する手助けとなる。また、ユーザーインターフェース（UI）の改善を検討する際、特定のボタンの配置変更とクリック率の相関を分析し、変更の効果を客観的に評価することも可能である。データに基づいた意思決定を行う上で、相関分析は重要な第一歩となる。ただし、相関分析を利用する上で最も重要な注意点は、「相関は因果関係ではない」ということである。二つのデータに強い相関が見られたとしても、必ずしも一方がもう一方の原因であるとは限らない。例えば、夏の気温が上がるとアイスクリームの売上も増加し、同時に水難事故の件数も増加するという相関があるとする。しかし、アイスクリームの売上が増えたことが水難事故の原因であるわけではない。これら二つの事象は「気温の上昇」という第三の要因によって引き起こされている可能性が高い。このような第三の要因による見かけ上の相関を「擬似相関」と呼ぶ。相関分析の結果を解釈する際には、常にこの因果関係の有無を慎重に検討する必要がある。また、相関分析は主に「線形な関係」を捉えるのに適している。データ間にU字型やJ字型のような非線形な関係がある場合、相関係数は0に近い値を示し、関係性がないと誤解する可能性がある。さらに、ごく一部の極端なデータ（外れ値）が存在すると、相関係数が大きく変動し、全体の傾向を正確に反映しないこともあるため、データの前処理や視覚化も併せて行うことが望ましい。相関分析は、データから示唆を得て、より深い洞察や仮説検証へと繋げるための強力なツールである。しかし、その限界と注意点を理解し、適切に活用することで初めて、データに基づいた価値ある意思決定やシステム改善に貢献できるのである。システムエンジニアとして、データドリブンな思考を身につける上で、相関分析の基礎をしっかりと学ぶことは不可欠なスキルとなるだろう。