科学的方法 — 主張を確かめる技術

1.科学は知識である前に方法である

科学というと公式や用語を思い浮かべがちですが、科学の本当の力は主張を確かめる方法にあります。ある考えがどれほどもっともらしくても、観察や実験で確かめられるまでは、まだ仮説にすぎません。

科学的方法はふつう次の順序で説明されます。実際の研究はこの順序を行きつ戻りつしながら何度も繰り返しますが、流れをつかむにはこの枠組みが役立ちます。

• 観察：「冷蔵庫に入れたバナナは皮がすぐに黒くなる」のように、現象に気づきます。
• 問い：なぜだろう？ 温度のせいか、湿度のせいか？
• 仮説：「低い温度が皮の細胞を傷つけて黒くなる」のように、確かめられる形で答えを立てます。
• 実験：仮説が正しければ現れるはずの結果をあらかじめ決め、条件をそろえて比べます。
• 分析と結論：結果が予測と合っているかを見て、仮説を受け入れるか、修正するか、捨てます。
• 共有と再現：方法を公開し、ほかの人がやり直して同じ結果が得られるかを確かめます。

2.条件制御 — 一度に一つだけ変える

実験の要は公平な比較です。原因だと考える条件を一つだけ変え、残りはすべて同じにそろえます。そうしてはじめて、結果が変わったときに原因を一つに絞り込めます。

このとき意図的に変える条件を独立変数（操作する条件）、その結果として測る値を従属変数、同じに保つ残りの条件を制御変数（統制する条件）といいます。条件を変えた集団を実験群、変えない基準の集団を対照群と呼びます。

人を対象とする実験では、期待そのものが結果を変えることもあります。効き目のない偽の薬を飲んでもよくなったと感じるプラセボ（偽薬）効果が代表例です。そのため医学研究では参加者を無作為に分け、参加者と研究者のどちらも誰が本物の薬を受け取ったかわからないようにする二重盲検という方法を使います。

3.相関関係は因果関係ではない

二つの値がいっしょに増えたり減ったりすることを相関関係といいます。夏にはアイスクリームの売り上げも増え、水の事故も増えます。だからといってアイスクリームが事故を起こすわけではありません。どちらも暑い天気という第3の原因によっていっしょに増えたのです。

このように隠れている共通の原因を交絡因子といいます。ほかにも、原因と結果が逆である場合（逆の因果）や、たまたまいっしょに動いただけの場合もあります。「朝ごはんを食べる生徒は成績がよい」という調査結果があったとしても、朝食が成績を上げたのか、生活が規則正しい家庭のほかの要因が両方に影響したのかは、調査だけでは見分けられません。

因果を確かめるいちばん確実な方法は、先に見た条件をそろえた実験です。無作為に集団を分ければ交絡因子が両方に均等に散らばるので、残った差を変えた条件の効果とみなせます。実験ができないテーマ（喫煙と病気など）では、いろいろな種類の研究結果が同じ方向を指しているか、量が増えると効果も大きくなるかといった証拠を集めて判断します。

• 交絡因子：両方に影響する隠れた原因はないか？
• 逆の因果：原因と結果が逆である可能性はないか？
• 偶然：データが少なすぎたり、たくさんの比較の中から一つだけを選んできたりしていないか？

4.「リスク50%減少」の読み方 — 相対リスクと絶対リスク

健康記事や広告には「発症リスクを50%減らす」といった文がよく出てきます。この数字は間違いではないかもしれませんが、それだけでは効果がどれほど大きいかはわかりません。同じ結果でも、相対リスクで言うか絶対リスクで言うかによって、受ける印象が大きく変わるからです。

相対リスク減少はもとのリスクに比べて何%減ったかを、絶対リスク減少は実際に何パーセントポイント減ったかを表します。もとのリスクが小さいほど、相対リスク減少は大きく見え、絶対リスク減少は小さくなります。二つの数字をあわせて見てはじめて、効果の大きさを正しく判断できます。

5.再現性と科学知識の性格

一度の実験結果は、偶然やミスかもしれません。同じ方法でほかの人がやり直しても同じ結果が出てはじめて、その結果を信頼できます。これを再現性といいます。そのため科学論文は結果だけでなく方法も詳しく書き、ほかの研究者の審査を経ます。

日常では「理論」という言葉は「推測」に近い意味で使われますが、科学における理論とは、数多くの観察や実験に裏づけられた説明の体系を指します。それでも科学の知識は、新しい証拠が出れば修正されることがあります。これは弱点ではなく、科学がみずから誤りを正していくしくみです。

また、多くの科学の説明は現実を単純化して描いたモデルです。原子を太陽系のように描いた図や、摩擦がないと仮定した運動がそうです。モデルは間違っているのではなく、必要な分だけ正確になるようにつくった道具です。このコースでも「これはモデルです」とはっきり示していきます。

6.AIの科学の説明を確かめる質問

AIはもっともらしい科学の説明をとても速くつくります。ほとんどは正しいのですが、出どころがはっきりしない数値や、相関を因果のように語る文が混じることもあります。科学的方法の問いを、そのままAIの答えに当てはめればよいのです。

この主張は実験で確かめられたものか、観察調査から出たものか？ 対照群はあったか？ ほかの研究でも同じ結果が出たか？ 数字があるなら、どこから出た数字か？ この四つを問うだけでも、誇張された健康情報や広告の文句のかなりの部分をふるい落とせます。