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トランジット株式会社では、法人・個人を対象とした研修を提供しております。 プログラミングやシステム開発、データサイエンス、生成 AI 活用、人工知能など 現場の経験に基づいた、実践的な内容となっております。 興味がある方は、下記 URL のページをご覧ください。 トランジット株式会社: https://trans-it.jp/ ◾️その平均ズレてます/感覚の真ん中は平均じゃない 平均値のわな みなさん、こんにちは。 今日は「平均値のわな」というテーマでお話しします。 この動画は ・統計が苦手な方 ・数字を見るとちょっと不安になる方 ・ビジネスや教育でデータを扱う方 そんな方にぜひ見ていただきたい内容です。 まず最初に、 統計には「代表値」と呼ばれるものがいくつかあります。 代表値というのは、 「たくさんのデータを、1つの数字で代表させるとしたら、どれにするか」 という考え方です。 その中で今回扱うのは以下の3つです。 ・平均値 ・・・すべてを足して個数で割る ・中央値 ・・・真ん中の順位の値 ・最頻値 ・・・一番多く出てくる値 この3つです。 それぞれを、 感覚的なイメージで説明してみます。 まず「最頻値」。 最頻値は 一番高いところです。 ヒストグラムを思い浮かべてください。 山の一番てっぺん。 一番たくさん出てくる値。 それが最頻値です。 次に「中央値」。 中央値は 面積を二分する場所です。 小さい順にデータを並べて、 ちょうど真ん中にくる値。 「人数で見たときの真ん中」 これが中央値です。 そして「平均値」。 平均値は 釣り合う場所です。 シーソーをイメージしてください。 全員の重さを均等に分けて、 ちょうどバランスが取れる場所。 それが平均値です。 ここがとても重要なポイントです。 もしデータの分布が 左右対称だったらどうなるでしょうか。 この場合、平均値、中央値、最頻値 この3つは、 だいたい同じ値になります。 ところが、 分布が左右どちらかに偏っていると、 この3つはズレてきます。 これが「平均値のわな」が生まれる原因です。 具体例を見てみましょう。 日本人の年収です。 日本人の年収の分布は、 実は左に寄った分布をしています。 どういうことかというと、 多くの人は比較的低い年収帯に集中している 右側に、ものすごく高い年収の人が少数存在している こういう形です。 このときの代表値を見てみましょう。 ・平均値：460万円 ・中央値：407万円 ・最頻値：300万円〜400万円の間 この3つは、すべて違う値になっています。 ここで、よくある話があります。 「日本人の平均年収は460万円です」 これを聞いて、どう感じるでしょうか。 正直に言うと、 460万円って、結構高いな と感じる人も多いと思います。 なぜこんなことが起きるのか。 理由はシンプルです。 ものすごく稼ぐ人が、平均を引き上げているからです。 極端な例を出しましょう。 孫正義さんのように、 何十億、何百億と稼ぐ人がいます。 こういう人が数人いるだけで、 平均値は一気に跳ね上がります。 でも、 私たちの「感覚としての真ん中」はどこでしょうか。 それは、 中央値や最頻値に近いことが多いです。 つまり、 ・平均値＝釣り合いの数字 ・体感の真ん中＝中央値・最頻値 必ずしも一致しない、ということです。 ここが今日一番伝えたいポイントです。 平均値は、決してウソではありません。 でも、万能でもありません。 平均値は 「データの性質を知らずに使うと、誤解を生む」 これが「平均値のわな」です。 ビジネスでも、教育でも、報道でも、 ・平均売上 ・平均年収 ・平均学力 こういった言葉は、たくさん出てきます。 そのときに、 「どのような形の分布だろう？」 「中央値はどうだろう？」 「最頻値はどこだろう？」 と一度立ち止まって考えてみてください。 数字を疑うというより、 数字の意味を正しく扱う。 これが、 統計リテラシーの第一歩です。
その平均ズレてます。感覚の真ん中は平均じゃない
トランジット株式会社では、法人・個人を対象とした研修を提供しております。 プログラミングやシステム開発、データサイエンス、生成 AI 活用、人工知能など現場の経験に基づいた、実践的な内容となっております。 興味がある方は、下記 URL のページをご覧ください。 トランジット株式会社: https://trans-it.jp/ ◾️生成AIって何ができる？専門知識ゼロでも分かる超入門 AIで業務はこう変わる。今話題の生成 AI とは? こんにちは、トランジット株式会社の田中です。 今日は「生成AIとは何か？」「生成AIで何ができるのか？」を、お伝えします。 最近いろんな場面で“AI”という言葉を聞くようになりましたが、「実際に何をしてくれるの？」「どう使えばいいの？」と感じている方が多いと思います。 今日は、専門知識ゼロでも理解できるように、本質だけをシンプルにお話ししていきます。 まず、生成AIとは何か。一言でいうと、 「文章、画像、音声、動画などを“作り出す”AI」です。 従来のAIは、与えられたデータを分析して「分類する・判断する」が中心でした。 たとえば、スパムメールの判定や顔認証、売上予測などですね。 それに対して生成AIは、“新しいものを生み出す”ことができます。 例えば、 ・文章を作る ・アイデアを出す ・メール文を書いてくれる ・画像やイラストを生成する ・プログラムを書いてくれる など、人間が時間をかけていたクリエイティブな作業もAIが行えるようになりました。 ChatGPT、Microsoft Copilot 、Claude、Google Gemini などが代表的な生成AIです。 では、次に生成 AI を使うメリットです。 メリット①：圧倒的なスピード 10分〜1時間かかっていた作業が、AIでは30秒で素案ができます。 メリット②：発想の幅が広がる 「こんな考え方もありますよ」と、別視点のアイデアを提案してくれます。 メリット③：ミスが減る 文章の論理チェックや誤字脱字の確認もできます。 メリット④：一人が“チームの力”を持てる ライター、デザイナー、プログラマーなど複数の役割をAIが代わりに担ってくれます。 小さな会社・個人の生産性は大きく向上します。 つづいて、生成 AI を用いる上での注意点です。 AIを安全に使うためには次の3点に注意が必要です。 ・間違った情報を生成することがある ・個人情報や機密情報は入力しない ・著作権に注意が必要（特に画像生成） 基本的には「AIの出力は素案。判断は人間」が正しい使い方です。 生成AIは、計算で電卓が使われるようになったように 今後はつかうのが当たり前の世の中になります。 上手に使えば、 ・時間短縮 ・生産性向上 ・アイデアの拡張 など、仕事にも生活にも大きな価値をもたらします。 難しい技術ではなく、誰でも使える道具です。 ぜひ、今日から少しずつ触ってみてください。
生成AIって何ができる？専門知識ゼロでも分かる超入門
トランジット株式会社では、法人・個人を対象とした研修を提供しております。 プログラミングやシステム開発、データサイエンス、生成 AI 活用、人工知能など現場の経験に基づいた、実践的な内容となっております。 興味がある方は、下記 URL のページをご覧ください。 トランジット株式会社: https://trans-it.jp/ ◾️DXとはなにか？ツール導入では成功しない理由と、組織のマインドセット 【オープニング】 こんにちは。トランジット株式会社の田中です。 今日は「DXとはなにか？」を、解説します。 まず最初に伝えたいのは、DXは「ITを入れれば成功する」わけではありません。 むしろ、DXの9割は“人と組織”の問題で失敗します。 この動画では、DXがなぜ難しいのか、そして成功している企業は何が違うのかをお話しします。 【DXの定義】 DXとはDigital Transformation、デジタルによる変革のことです。 「デジタル技術を使って、ビジネスや組織のあり方そのものを変えること」が本質です。 紙をやめた、Excelからシステムに移行した、クラウドを導入した。 これらはDXではなく、単なるデジタル化・IT化です。 DXは“変革”が目的で、ツールは手段にすぎません。 【よくある誤解：IT導入＝DXではない】 日本企業で非常に多い誤解が「ツールを導入したからDXが進んでいる」というものです。 RPAを入れました。AIを導入しました。 こういう話はよく聞きますが、業務のやり方が変わっていない企業はたくさんあります。 ツール導入はDXの入り口ですが、DXそのものではありません。 【DXが失敗する理由】 DXが失敗する最大の理由は技術ではありません。 技術が原因で落ちるのは1割程度です。 9割は「人と組織のマインド」が原因でつまずきます。 なぜなら、人は慣れたやり方を変えたがらないからです。 新しいシステムが入っても、結局Excelに戻る。 改善提案を出すと「余計なことをするな」と言われる。 属人化していて、担当者が辞めた瞬間に使われなくなる。 こうした文化が残っている限り、DXは絶対に成功しません。 【なぜマインドセットが必要なのか】 DXとは“考え方を変える活動”だからです。 「今までのやり方が本当に最適なのか？」と問い直し、 業務そのものを作り替えていく必要があります。 そのためには、組織全体に「変わっていこう」という姿勢が必須です。 トップだけがやる気でもダメ。 逆に現場だけが頑張っても続きません。 トップ・管理職・現場の三者が、 「小さく試して、改善しながら前進する文化」を共有しているかどうか。 これがDXを成功させる土台になります。 【成功事例：スシロー】 スシローはDXの代表的な成功企業です。 ポイントは「現場×デジタルの融合」です。 AIを使った食材ロス削減。 回転レーンの流量をデータで最適化。 客数予測をAIでおこない、廃棄を大幅に削減。 オペレーションも見える化され、従業員の負担が減りました。 何より重要なのは、現場スタッフがデジタルを自分ごととして扱える文化があったことです。 つまり、組織として“変わることに前向き”だった。 これが本当の成功理由です。 【成功事例：病院】 病院のDXも非常に効果が出ています。 電子カルテの統合、患者案内のデジタル化、動線の最適化。 これにより看護師の残業が大幅に減り、患者の待ち時間も減少しました。 「仕事が楽になる」ことを現場が実感できたことで、 スタッフがデジタルを積極的に使うようになりました。 ここでも成功要因は、技術より「現場が納得し、文化が変わったこと」です。 【成功企業の共通点まとめ】 DXに成功している企業には共通点があります。 ・現場を巻き込む文化がある ・失敗を許容する ・小さく試す ・属人化をやめる ・トップが変わる姿勢を示している これらはすべて「マインドセット」に関係するものです。 ツールは後からいくらでも変えられますが、 文化が変わらなければDXは一歩も進みません。 【DX成功の4つの要素】 ここまでを踏まえて、DX成功に必要なマインドセットを4つに整理します。 トップがまず変わる姿勢を見せること 属人化しない仕組みづくりを意識すること 小さく試し、改善する文化を作ること ツールは目的ではなく手段だと理解すること これが企業のDX成功を下支えします。 【まとめ】 DXとは「デジタルによる変革」です。 デジタルは確かに大事ですが、 その前に「変革を受け入れる組織のマインドセット」がなければ成功しません。 技術よりも文化のほうがはるかに重要です。 自社のDXをどこから始めるべきか迷っている方は、 よければ一度ご相談ください。 トランジット株式会社では、システム開発だけでなく、 「作って終わり」ではない、活用支援まで伴走します。
DXの9割は人で決まる/ツール導入だけでは絶対に上手くいかない理由
トランジット株式会社では、法人・個人を対象とした研修を提供しております。 プログラミングやシステム開発、データサイエンス、生成 AI 活用、人工知能など 現場の経験に基づいた、実践的な内容となっております。 興味がある方は、下記 URL のページをご覧ください。 トランジット株式会社: https://trans-it.jp/ ■ ウォーターフォール型開発とアジャイル型開発の違い | 作ったけど使われないを防ぐには? こんにちは。トランジット株式会社の田中です。 今回のテーマは「ウォーターフォール型開発とアジャイル型開発」です。 ソフトウェア開発の世界には、代表的な2つの開発手法があります。 一つは「ウォーターフォール型開発」、もう一つは「アジャイル型開発」です。 この2つは開発の進め方がまったく違い、それぞれメリットとデメリットがあります。 まず前提として、ソフトウェア開発は基本的に次の4つの工程で構成されています。 - 要件定義 - 設計 - コーディング - テスト 要件定義とは、「何を作るか」を決める工程です。 設計は、「どうやって作るか」を決める工程。 コーディングは、実際にプログラムを書く工程。 テストは、作ったものが正しく動くかどうか確認する工程です。 ウォーターフォール型開発は、この4つの工程を順番に一回ずつ行っていく手法です。 上から下へ滝のように流れることから、この名前がついています。 「しっかり計画を立て、その計画通りに進めていく」ことを重視した開発方法です。 一方で、アジャイル型開発は違います。 小さい単位で要件定義、設計、コーディング、テストをセットにして、何度も繰り返しながら進める手法です。 作っては見せて、フィードバックを受けて、改善していく。 クライアントとコミュニケーションをとりながら開発を前に進めるスタイルです。 特にアジャイル型開発では、プロトタイプを早い段階でクライアントに見せます。 そして「もっとこうしたい」「ここを変えたい」といった要望を反映していきます。 つまり、アジャイル開発は「価値の最大化」を重視する開発手法だと言えます。 比べてみると、ウォーターフォール型は「計画通りに進めること」を重視します。 そのため、開発途中でクライアントが新しいアイデアを思いついても、 それは「計画変更のリスク」と捉えられてしまうことがあります。 しかしアジャイル型開発では、それを「価値が高まるチャンス」と捉えます。 2000年頃、ITバブル期には多くの企業がシステム開発に投資をしていました。 当時はウォーターフォール型が主流でしたが、最後に納品されたシステムが 「実際使ってみたら全然使えない」「現場のニーズと合っていない」 そんな結果になるケースが多くありました。 つまり「作ったけど使われないシステム」が大量に生まれてしまったのです。 こうした失敗をきっかけに、現在ではアジャイル型開発が広まってきました。 しかし、日本では今でもウォーターフォール型が多いのが現状です。 勘違いしてはいけないのは、「アジャイルが絶対に優れている」という話ではありません。 例えば、銀行のオンラインバンキングのように、お客様の財産を扱うシステムでは 品質と安全性の担保が最優先になります。 そうしたケースではアジャイル型開発が向かないこともあります。 つまり、重要なのは「どちらの開発手法が優れているか」ではなく、 「プロジェクトに合わせて最適な手法を選ぶこと」です。 ・仕様変更が少なく、しっかりした計画に基づいて進めたいならウォーターフォール型 ・新しいアイデアを取り入れたい、イノベーションを起こしたいならアジャイル型 このように使い分けるのが、今の開発では非常に重要です。 ちなみに、トランジット株式会社では アジャイル型の開発を得意としていますので、 DX化、IT化、システム開発にご興味がある方は 是非、お問い合わせいただければと思います。
ウォーターフォール型開発とアジャイル型開発の違い | 作ったけど使われないを防ぐには?
トランジット株式会社では、法人・個人を対象とした研修を提供しております。 プログラミングやシステム開発、データサイエンス、生成 AI 活用、人工知能など 現場の経験に基づいた、実践的な内容となっております。 興味がある方は、下記 URL のページをご覧ください。 トランジット株式会社: https://trans-it.jp/ ■プログラミングとは? | プログラミングの本質とはなにかを徹底開設 みなさま、こんにちは。 トランジット株式会社の田中です。 今日から動画を随時投稿して いろいろと情報発信をしていきたいと思います。 初回となる今回は「プログラミングとはなにか？」ということについて お話していきたいと思います。 みなさん、プログラミングと聞くと、どういうイメージを 浮かべますでしょうか？ おそらくプログラマーと呼ばれる人がパソコンにむかって カタカタと小難しい文字列を打っている。 そのようなイメージをお持ちではないでしょうか？ 確かにプログラミングというと プログラミング言語と呼ばれるものを使って パソコンにむかってひたすら入力する・・・ そのような側面があるのも事実ですが、 実はそれがプログラミングの本質ではありません。 では、プログラミングとはなにか？というと それは、「コンピューターに自分がやりたいことを伝える作業」 です。 例えば、何かデータを分析して計算をしたいということであれば それがうまくコンピューターに伝えられれば、 コンピューターはそのように計算してくれますし、 予約システムなんかでも ユーザーがこういう風に入力したら こういう風に処理して・・・ とコンピューターにうまく伝えられれば コンピューターはそのように処理してくれます。 ゲームなんかもそうですね。 クリエイターの人が考えた シナリオやシステムなどを コンピューターにきちんと伝えられれば、 コンピューターはそのようなゲームを提供してくれます。 ただ、コンピューターに自分がやりたいことを伝えると 言ってしまえば簡単ですが、 実は、これは我々の普段の人間同士のコミュニケーションとは 大きく異なります。 なぜなら、我々人間どうしのコミュニケーションというのは 共通認識・・・ 例えば、それは常識と呼ばれるものであったり 同じ組織や地域に所属していれば、そこの慣習や文化であったり・・・ そういった共通認識があるからこそ、 我々人間同士のコミュニケーションは必要最小限で済みます。 ところが、コンピューターはそうはいきません。 常識とか慣習とかそういったものは コンピューターにはないため、 あいまいな要素は一切排除して、一つ一つをこと細かに伝える必要があります。 プログラミングといえば、何かソフトウェアやシステムにしたい アイデアがあって、 そこからプログラマーが プログラミング言語と呼ばれる言語を使って コードと呼ばれる文字列を打つ・・・ 確かにその通りではあるのですが、 実は、これはプログラミングの本質ではありません。 ではプログラミングの本質とは何か・・・・ それは「手順化」です。 「手順化」とは流れ図、フローチャートとも呼ばれますが 漠然としたアイデアを そういった図で表現できる形にしていく・・・ これこそがプログラミングの本質です。 実はプログラミング言語というのは 手順化したものを置き換えたものにしか過ぎません。 ですから、みなさんがプログラミングを学ばれた際 これは日常生活とは違う考え方をしますので 多くの方がいろいろなところでつまずくと思います。 ただ、その際どうしてもプログラミング言語・・・言語の方に 目が行きがちですが、そもそも自分の中でやりたいことが 手順化できているか・・・ そういったことも意識していただけると、 プログラミング学習の方も多少スムーズになっていくと思います。 あと、プログラマーと呼ばれる多くの人たちは プログラミング言語は1個だけでなく 複数の言語を使える人たちが多いです。 これはなぜかというと プログラミング言語は最初の１個を覚えるのは大変なのですが ２個目以降は１個めに比べてずっと楽になるという性質があります。 どういうことかというと、 プログラミングを初めて学ぶときには 手順化と言語化、両方を身に付けていく必要があります。 ですが、この手順化の部分はプログラミング言語が変わっても そう大きな違いはありません。 ですから、プログラミング言語２個目をやる場合には 言語化に置き換える部分・・・ここだけをやるだけで済みます。 ですから、プログラミング言語は最初の１個が大変なんです。 なぜなら、手順化と言語化の両方をやる必要があるからです。 ですから、みなさんもこれからプログラミングを学ぶ際には 言語ばかりを見るのではなくて プログラミングの本質である手順化・・・こちらをしっかりと意識していきましょう。
プログラミングとは? | プログラミングの本質とはなにかを徹底開設
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お知らせ

  • 二度目の出版『AIと勉強する HTML & CSS + JavaScript』が発売されました。 (2026年2月3日)
  • YouTube動画「その平均ズレてます」を公開しました。 (2025年12月29日)
  • YouTube 動画「生成AIって何ができる？」を公開しました。 (2025年12月14日)
  • YouTube動画 「DXの9割は人で決まる」を公開しました。 (2025年11月29日)
  • YouTubeチャンネルで動画「ウォーターフォール型開発とアジャイル型開発の違い」を公開しました。 (2025年11月24日)
  • YouTube チャンネルを公開しました (2025年11月21日)
  • 日本生化学会大会で発表しました (2025年11月5日)
  • AOMSC 2025 @石垣島 で発表しました。 (2025年6月25日)
  • アンドエンジニアから取材をうけました。 (2025年1月25日)
  • ASMS2024@アナハイム で発表してきました。 (2024年6月10日)

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  • .heic ファイルを一括で .jpeg に変換してみた。 (2025年1月30日)
  • API を用いてAmazon の商品画像を取得してみた。 (2024年3月10日)
  • JavaScript で郵便番号検索をやってみた。 (2024年3月10日)
  • WordPress でカスタム投稿とカスタムフィールドを追加してみた。 (2024年3月10日)
  • プログラミング学習5つのコツ (2024年3月9日)
  • 書籍『世界トップリーダー1000人が実践する時間術』 (2024年3月3日)
  • Stable Diffusion を使って Python で絵を描いてみた。 (2024年3月2日)
  • Java で JSON を扱ってみた。 (2024年2月18日)