「これ、本当に効くのかな」
陸が健康食品の広告を見ていた。
「どう書いてある？」葵が聞いた。
「『使用者の85%が効果を実感』って」
由紀が首を傾げた。「数字は説得力ありますね」
「でも、鵜呑みにできない」葵が警告した。
「なぜですか？」
「確率の魔術だ。数字は嘘をつかないが、嘘つきは数字を使う」
陸が興味を示した。「どういうトリックがあるの？」
葵がホワイトボードに図を描いた。「まず、サンプルサイズ」
「サンプルサイズ？」
「何人に聞いたか。100人なのか、10人なのか」
「10人で85%なら、たった8.5人…いや、9人か」
「少なすぎる。統計的に意味がない」
由紀がノートを開いた。「じゃあ、どれくらい必要ですか？」
「目的による」葵が答えた。「でも、一般に、大きいほど信頼できる」
「大数の法則だ」
陸が別の疑問を出した。「じゃあ、1000人なら信頼できる？」
「それでも不十分かも」葵が続けた。「選択バイアスがあるかもしれない」
「選択バイアス？」
「誰に聞いたか。すでに効果を期待してる人だけに聞いたら？」
由紀が理解した。「プラセボ効果で、効いたと思うかも」
「そう。だから、ランダムサンプリングが重要」
陸が笑った。「広告の数字、疑わしくなってきた」
「疑うべきだ」葵が認めた。「でも、全てを否定するんじゃない。正しく評価する」
由紀が質問した。「正しい評価って、どうやるんですか？」
「統計的検定だ」葵が説明した。「偶然かどうかを判断する」
「偶然？」
「たまたま85%になった可能性。本当の効果は50%かもしれない」
陸が驚いた。「運で85%になることもある？」
「サンプルが小さければ、あり得る」
葵が計算を示した。「10回のコイン投げで、8回表が出る確率は約4%」
「4%もあるのか」
「そう。だから、統計的に有意とは言えない」
由紀が真剣になった。「じゃあ、真実を見つけるには？」
「大きなサンプル、ランダム選択、対照群の設定」葵が列挙した。
「対照群？」
「比較対象。何もしないグループとの差を測る」
陸が理解した。「科学的な方法だ」
「そう。確率論は、真実への道具」
由紀が別の例を考えた。「テストの点数も同じですか？」
「同じだ」葵が答えた。「一回の点数は、ノイズまみれ。何度も測って平均を取る」
「本当の実力が見えてくる」
陸が苦笑した。「俺の実力、低い平均値で確定しそう」
「でも、上昇傾向があれば？」葵が指摘した。「それも統計的に意味がある」
「成長してるってこと」
由紀がまとめた。「確率は、個々の点じゃなく、全体のパターンを見る」
「正確」葵が頷いた。
陸が広告を再び見た。「じゃあ、この広告は信じない方がいい？」
「情報が不足してる」葵が答えた。「サンプルサイズ、選択方法、対照群。これらが明記されてない」
「透明性の欠如」
由紀が指摘した。「でも、みんな数字に騙されやすい」
「そう。人間は直感で判断する。統計的思考は訓練が必要」
陸が真剣になった。「情報理論クラブで学んで良かった」
「確率を正しく理解すれば、騙されにくくなる」
由紀がノートに書いた。「確率が導く小さな真実：
- 数字だけでなく、その背景を見る
- サンプルサイズを確認
- 選択バイアスに注意
- 統計的検定で評価」
葵が微笑んだ。「これで、広告に騙されない」
陸が笑った。「でも、完全な真実は見つからないんでしょ？」
「そう。確率は、確信じゃなく、信頼度を与える」
「小さな真実の積み重ね」
由紀が窓を見た。絶対的な真実は存在しない。でも、確率は、より真実に近い答えへ導いてくれる。
それが、科学の姿勢だった。