演繹と帰納(Deduction and Induction)

文章読解、プログラミング、統計、プレゼン…
実はあらゆる場面で使っているのが 演繹(えんえき)帰納(きのう) という考え方です。

演繹(えんえき)= “ルール → 結論”

演繹とは、

すでにある一般的なルールから、個別の結論を導く考え方。

▼例

  • ルール:雨が降った日は道路がぬれる
  • 今日:雨が降っている
  • 結論:道路はぬれている

数学の証明やプログラムの条件分岐など、
「ルールに当てはめて結論を出す」 場面が演繹です。

✔ポイント

  • 筋道がはっきりしている
  • ルールが正しければ、結論も必ず正しい
  • IT分野では仕様書・アルゴリズムでよく使う

帰納(きのう)= “観察 → ルールづくり”

帰納とは、

たくさんの例を観察して、共通点からルールを作る考え方。

▼例

  • 3日連続で雨の日は道路がぬれていた
  • 今日も雨で道路はぬれている
  • → 結論:雨の日は道がぬれやすいらしい(ルールが生まれる)

統計学やAIの学習はほぼ全部この「帰納」です。

✔ポイント

  • 新しいルールを見つける
  • ただし「必ず正しい」とは限らない
  • データ分析・AIモデルの推論の基本

まとめ:演繹と帰納はセットで使う

考え方方向何をする?
演繹ルール → 結論既存のルールを適用数学の証明・プログラムのif文
帰納観察 → ルールデータから法則を作る統計・AIの学習

ITの世界でのイメージ

演繹(えんえき)= 仕様書にしたがって動く

プログラムは「ルール通りに動く」ので演繹的。

帰納(きのう)= データを見て学習する

AI や統計モデルは「例をたくさん見て学ぶ」ので帰納的。

さいごに

演繹と帰納は、
「決まったルールから考えるか(演繹)」
「例からルールをつくるか(帰納)」
というだけの違いです。

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この記事を書いた人

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デジタルの海原を冒険しながら、美食の宝を探し求める探検家です。テクノロジーの世界を舞台に、新しい発見を求めて、キーボードの海を横断。そして、実世界では、隅々まで足を運んで、舌鼓を打つ価値のある美味しいお店を見つけ出します。

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