追加情報は、結論へのつながりで評価する
『新しい確認画面を導入した後、誤出荷率が下がった。だから画面の効果だ』という説明には、時系列の観測と原因の推定が含まれます。前後で変わったことが画面だけなら説明は強まりますが、注文内容や作業者、集計方法も変わっていれば別の説明が残ります。
補強は仮説を支持する根拠を強めること、反駁・弱化は仮説へつながる根拠を弱めることとして整理します。どちらも、その情報だけで仮説を完全に証明・否定するとは限りません。『確実に言える事実』の問題とは違い、追加情報が説明の説得力をどちらへ動かすかを見ます。
独自例題：確認画面の導入が誤出荷を減らしたのか
ある倉庫で、出荷前に注文内容を再確認する画面を導入した。導入前の月は2,000注文中40注文、導入後の月は2,500注文中35注文で誤出荷があった。注文単位の誤出荷の定義と検出方法は同じで、複数の誤りがある注文も一件と数える。担当者は『誤出荷率の低下は新画面の効果を示している』と主張した。この因果的な説明を、次のうち最も直接的に弱める追加情報はどれか。
- A：新画面では注文番号と商品名の確認が必要で、一注文当たりの操作時間が平均3秒増えた
- B：同じ基準で分けた通常注文・複雑注文の誤出荷率は前後でそれぞれ1%・3%と変わらず、誤出荷率の低い通常注文の割合が50%から80%に増えた
- C：新画面を導入しなかった別倉庫では、注文構成は不明だが誤出荷率は前後とも2%だった
- D：新画面の導入後、作業者アンケートの『確認を意識する』という回答割合が高まった
解説：注文構成だけでも、全体の低下を説明できる
正解はBです。導入前は40÷2,000＝2%、導入後は35÷2,500＝1.4%です。低下幅は0.6ポイント、元の率に対する相対的な低下は30%です。ただしBによると、通常注文と複雑注文の率はどちらも改善していません。全体の低下は、誤出荷率の低い通常注文が多くなったことで計算上説明できます。
導入前
注文構成：通常50% ／ 複雑50%
注文数：通常1,000 ／ 複雑1,000
誤出荷注文数：通常10 ＋ 複雑30
40 ÷ 2,000 ＝ 2%
導入後
注文構成：通常80% ／ 複雑20%
注文数：通常2,000 ／ 複雑500
誤出荷注文数：通常20 ＋ 複雑15
35 ÷ 2,500 ＝ 1.4%
種類別の誤出荷率は両期間とも通常1%・複雑3%。
低リスク注文の割合が増えたことでも、全体の低下を説明できる。
棒は注文数そのものではなく構成比100%を表示。左の濃色＝通常、右の斜線＝複雑。画面の効果がゼロと証明した図ではありません。
| 期間・注文種類 | 注文数 | 誤出荷率 | 誤出荷注文数 |
|---|---|---|---|
| 導入前・通常 | 1,000 | 1% | 10 |
| 導入前・複雑 | 1,000 | 3% | 30 |
| 導入後・通常 | 2,000 | 1% | 20 |
| 導入後・複雑 | 500 | 3% | 15 |
表を1行ずつ読む
- 期間・注文種類
- 導入前・通常
- 注文数
- 1,000
- 誤出荷率
- 1%
- 誤出荷注文数
- 10
- 期間・注文種類
- 導入前・複雑
- 注文数
- 1,000
- 誤出荷率
- 3%
- 誤出荷注文数
- 30
- 期間・注文種類
- 導入後・通常
- 注文数
- 2,000
- 誤出荷率
- 1%
- 誤出荷注文数
- 20
- 期間・注文種類
- 導入後・複雑
- 注文数
- 500
- 誤出荷率
- 3%
- 誤出荷注文数
- 15
導入前は10＋30＝40件、導入後は20＋15＝35件で、問題文と一致します。『画面が変わったから率が下がった』という説明に、注文構成という具体的な別の説明が入った点が重要です。ただし、これだけで画面の効果がゼロと確定するわけではありません。未観測の悪化要因と改善効果が相殺された可能性などは残ります。
他の選択肢が同じ強さで弱めない理由
Aは操作時間という負担を示しますが、誤出荷率の低下の原因を直接説明しません。確認に時間が増えた結果、誤りが減る可能性もあります。コスト面で望ましいかという設問なら重要ですが、今回は因果的な説明を弱める情報を尋ねています。
Cは同時期の別倉庫という比較対象を加え、導入倉庫だけが改善した可能性を示す方向です。ただし注文構成や作業者などの比較可能性が不明なので、強い証明にはなりません。Dは意識に関する自己申告で、誤出荷という客観的な結果とは別です。どちらもBのように全体の低下を別要因で説明していません。
『関連がある単語が含まれる』『施策に批判的に聞こえる』だけで選ばず、元の結論を一行で固定しましょう。費用、満足度、速さ、誤りの率を混ぜると、別の判断には有用な情報を誤って正解にしやすくなります。
今度は補強する情報を設計する
追加検証の例として、同じ期間に、同じ注文分類と作業条件の範囲で旧画面・新画面の比較を行う方法が考えられます。割り付けを恣意的に選ばない、作業者の経験や注文の難しさを偏らせない、検出方法を統一するといった設計が必要です。実務で実施する際は安全性と業務上の制約も検討します。
仮に比較用に割り付けた各1,000注文で、旧画面は20件、新画面は12件の誤出荷だったとします。率は2%と1.2%で、新画面の方が0.8ポイント低い結果です。この比較は単純な前後比較より仮説を検証しやすくしますが、この数値だけから偶然の差を除外したり、全倉庫で必ず効果が出ると保証したりはできません。
無作為割付でも有限の標本では偏りが残ることがあります。割付後の条件、標本数、不確実性、別期間での再現性も確認する必要があります。本記事では有意差検定を実施しておらず、『統計的に効果が証明された』とは評価しません。
弱化・補強・別の成果を一行で分ける
| 追加情報 | 主張への作用 | 注意 |
|---|---|---|
| 低リスク注文の割合が増え、種類別の率は不変 | 画面以外の説明が増え、原因の推定を弱める | 効果ゼロの証明ではない |
| 比較条件を整えた同時期の検証で新画面の率が低い | 画面の効果を検討する根拠を加える | 偶然・偏り・適用範囲を別途点検 |
| 操作時間や意識の評価が変化 | 負担・認識など別の指標を示す | 誤出荷率とのつながりは別に確認 |
表を1行ずつ読む
- 追加情報
- 低リスク注文の割合が増え、種類別の率は不変
- 主張への作用
- 画面以外の説明が増え、原因の推定を弱める
- 注意
- 効果ゼロの証明ではない
- 追加情報
- 比較条件を整えた同時期の検証で新画面の率が低い
- 主張への作用
- 画面の効果を検討する根拠を加える
- 注意
- 偶然・偏り・適用範囲を別途点検
- 追加情報
- 操作時間や意識の評価が変化
- 主張への作用
- 負担・認識など別の指標を示す
- 注意
- 誤出荷率とのつながりは別に確認
構成比で全体が変わる計算は加重平均、元の文章から隠れた仮定を見つける手順は論証1、図表の比較対象の確認は論証2で練習できます。
復習では『Bだから間違い』とだけ覚えず、観測事実、主張、別の説明、次の検証を各一行で書きます。元の仮説を弱めることと、別の仮説が唯一正しいと証明することを分けて説明できるか確かめてください。
参照した考え方と、独自例題の範囲
比較群や無作為割付などの実験設計の基本は、OpenStaxのIntroductory Statistics 2e 1.4（Experimental Design and Ethics）を参照しています。ここでの倉庫、注文数、誤出荷率、選択肢、図はすべて当サイトが作成した例で、実在企業の施策結果ではありません。
公式の測定対象と、本記事の位置づけ
グロービスの受験科目案内は、CTで条件の関係整理や、文章・図表に基づく仮説と検証点の判断を扱うと説明しています（確認日：2026年9月9日）。本記事の分類はそれらを練習するための当サイト独自の整理で、特定形式の本番出題数や頻度を示すものではありません。
問題・図解は公式問題・過去問の転載や再現ではなく、当サイトのオリジナルです。本番と同じ難易度・採点・出題内容、得点上昇や合格を保証しません。当サイトはグロービスの公式サービスではありません。
よくある質問
仮説を弱める情報は、仮説が完全に間違いだと証明するものですか？
必ずしもそうではありません。別の説明を加えたり、比較の前提を崩したりして、元の説明を支える根拠を弱める情報も含みます。
件数が減れば、率も下がったと判断できますか？
分母を確認する必要があります。本例は40件/2,000注文から35件/2,500注文なので2%から1.4%へ低下していますが、件数だけでは率を判断できません。
無作為に分ければ、偏りも偶然の差もなくなりますか？
なくなるとは限りません。有限の標本では偏りや偶然の差が残るため、割付後の条件、標本数、不確実性、再現性を確認します。
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