占いは統計学なのか？ なにも知らない占い師たち

占いは統計学だから当たるのか？

大久保占い研究室の田中です。

よく「占いは統計学ですから」という占い師さんがいますが、はたして本当に統計学なのでしょうか？

実は、占いは統計学で出来ているものではないのです。また、統計学を用いて占いができるという根拠もありません。

残念ながら、多くは占い師自身が統計学を知らないか、統計学の名を借りて何も知らない人に信頼感を植え付けようとしているだけなのです。

このページでは、占いが統計学をもとに作られているという誤解を解きほぐすと同時に、占いが（残念ながら現状では）統計学ではありえないという理由を、大学一年生の統計学のオリエンテーション程度の簡単さでお伝えしたいと思います。

また文末に、統計学のテクニックを使って占いを当てたように見せる方法もまとめておきます。占いと統計学の関係を考える一助になればと思います。

占いは統計学っぽいだけで統計学ではない

繰り返しになりますが、結論から言うと、占いは統計学ではありません。見た感じ統計学っぽいだけで、統計学であるという根拠はありません。

私は国内のMBAで統計学を2年やった程度ですが、それでも「統計学というにはさすがに無理があるよなぁ」と常々思っています。

なぜかというと、占いのデータやプロセスを統計学の手法で扱うことは極めて難しく、またそういった研究も十分にはなされていないからです。

要するに占いというのは、統計で扱えるほどには数値化できないのです。

以下、占いがどうして統計学でないのかを、具体的にやんわりと説明していきます。

統計や数学が苦手な方でも、何度か読めば理解できると思います。大丈夫、私自身が数学大嫌いなので！

統計学と占いが違うものであるという理由

まず大前提として、統計学とは何なのでしょうか。

ざっくり言うと、集めたデータを分析して、何かしらの法則や有益な情報を得るための学問です。その一連の作業を統計解析と呼ぶことにします。

統計解析をする際に最も大事なのが、データの量と、データの質の確保です。

正しい手法で、有意義なデータを、たくさんの集めなければ統計解析はできません。

占いというのは構造的に、本質的に、これらを満たすのが難しいのです。

それぞれの問題について、まずデータの質と量という面から考えていきましょう。

1.統計学にはなぜデータ量が必要なのか？

なぜデータの量が多くなければならないか。これはサンプリングされたデータが少ないと、結果にバラツキが大きくなるからです。

たとえば、「町内の人口の男女比を調べる」という場合、町民全員の性別を調べれば間違いありません（全数調査と呼びます）。

ところが「町民全員から2人ピックアップして調べます」ということになると、「この町には女しかいないようです！すばらしい町です！あれ、俺は男だよな…」というトンチンカンな結論になりかねません。しかもその確率はかなり高いです。

逆に、100万人の街で10万人を調べたならどうでしょうか。結構、全体にならしても信頼できそうな数字が得られると思います。

これを占いの話に置き換えると、たかだか2人3人の鑑定から得たデータでは、何らかの統計学的な理論が見つかったかのように判断することはできない、ということになります。当たり前ですね。

なかには「俺は今までに3万人鑑定しているんだ！」という反論をする先生もいらっしゃるかと思いますが、鑑定人数が多いだけでは、残念ながらまだ統計解析とは呼べないのです。

例えば「たくさんの人を鑑定したから統計で結婚する日を当てられるようになった」という論を成り立たせるためには、まず「結婚の日がいつであるか占って、その後の経緯を確かめた」というケースが、最低でも50件は欲しいところです（50でも本当は少ないですね。200-300はほしいと思います）。

占い師の実務を考えると、受けている相談内容は結婚の時期ばかりではないはずです。また、きちんと相談者の行く末をトレースすることはできるのでしょうか。そもそも当たらなかった人は報告に来ないのではないですか。本当に、必要なデータ量を確保できているのでしょうか…？

2.占いで扱うデータの質の問題について

データ量の問題をクリアできたとしても、次に「データの質」の問題が控えています。

先ほどの話の続きになりますが、仮に3万件の鑑定データがあると言っても、データがあるだけでは意味がありません。

そのデータは「正しい手法で集められたデータ」でなければなりません。

これまた人口比の例で恐縮ですが、「世界の宗教の信者さんの比率を調べます！」という際に、意図的にイランだけで調査をしても正しい結果は出ないでしょう。

また町内の男女比を調べるために、町にある女子校からサンプリング調査をしたら、結果はどうなるでしょうか。

正しい手法というと難しく聞こえますが、要するに「まんべんなくサンプルデータを集める」ということです。

この「まんべんなく集める」というのは、占い師の実務から考えると、非常に難しいことだと思います。

例えば私の所ところに来られる鑑定のお客さんは、経済的に余裕のある人が多い、という偏り方をしています。なぜなら、鑑定料金が高いからです。

このお客さんたちの結婚の年齢を占うと仮定しましょう。おそらく、一般の人よりも結婚できる人は格段に多くなるし、その時期も早くなるはずです。お金のある人が早く結婚するのは当たり前のことですし、これはもう各種の統計調査が明らかにしています。

なので、ここからサンプルを引っ張って「結婚の時期を当てる」「結婚できるかを当てる」「結婚相手がどういった人かを当てる」という理論を成り立たせたとしても、それは普遍的なものだとは言い難いでしょう。もともと結婚しやすい人を調べているだけですから…。

鑑定の料金だけではなく、鑑定する場所、鑑定に使う占い、占い師が男性か女性か、若いかそうでないかでも、お客さんの層に偏りが起こると考えられます。

このように、まんべんなくというのは本当に難しいのです。

3.データの定義の問題もある

仮にまんべんなくデータが取れたとしても、まだ「データの定義」の問題があります。

話をまたまた宗教の信者数に戻しますが、仮に「日本人の何パーセントが仏教徒か」という数字を調べるとします。そうなると、そもそも論として「信者の定義って何？」という大問題をクリアしなくてはなりません。

家に仏壇があれば信者なのか、お墓がお寺にあれば信者なのか。神社にお参りもしている場合は信者とみなすのか。クリスマスは祝ってもいいのかどうか。

統計解析をかけるためには、調査対象の属性を明確に定義して、幅広く、まんべんなくサンプルを集めなくてはなりません。誰がどの基準で定義を決めればいいのでしょうか？

これを健康運の占いに当てはめると「病気をするっていうのはどの範囲からどの範囲まで？」「風邪とか深爪は病気に入るの？」といったような問題になるでしょうか。

結婚の時期を占うにしても、結婚を決意した時期が出ているのか、プロポーズされた日が出ているのか、結婚式の日が出ているのか、戸籍を入れた日が出ているのか。死期を占うにしても、脳死はどう扱うのか、事故死と自然死は区別するのか。すべて決めなければなりません。

役所の調査なら入籍の日でよいですし、保険の数理調査なら医者が死亡診断書を書いた日で良いでしょう。しかし人生というのは単純ではありません。結婚の形も、亡くなる形も人それぞれです。

4.占いの分析手法そのものも数式化が難しい

「3万人鑑定したから統計なんだ」という占い師の例え話を出しましたが、ここまで見てきたように、統計を使った占いを名乗るのであれば、3万件のデータはバラツキなく正しい手法でサンプリングされ、属性の定義が明確になされ、解析に用いるデータ量は統計解析に耐えるサイズでなくてはなりません。本当にできるのでしょうか？

正直この時点でかなりしんどいと思うのですが、そのうえ統計学の本体である、分析・解析手法そのものも課題として残っています。

「自分のは統計を用いた占いだ」と言うためには、全てのデータに対し、全て同じ占法を使って、機械的に鑑定を進めた結果を元にしていなければなりません。

「○○さんだけ人相も使いました」「たまたまオーラが見えました」「直感でわかりました」といったような、イレギュラーな要素を挟むことは許されないのです。

同じ占いを使い続けるにしても、データを集めている最中、その占い師さんは進歩しても、退歩してもいけないのです。占い師の実務上で、そんなことが可能なのでしょうか？

とはいえ、「データ自体の正しさ」「データの量」という問題をクリアしているのであれば、四柱推命や西洋占星術のロジックを色々と用いて、何らかの方程式を見つけ出すことは可能かもしれません。これは是非、沢山の鑑定をこなしている先生方にチャレンジしてほしい課題だと思います。

しかしながら、解析のロジックを「四柱推命では日干が身強で…」といった高度なレベルにするのであれば、システマチックな力量判断のロジックを作るところから始めねばなりません。またこの場合だと、三柱推命と四柱推命は厳然と区別する必要がありそうです。そして、顧客が申告してきた生年月日時は正しいのかという問題も出てきます。

こういった点を考えると、統計解析をするにしても、日干支を見るだとか、月令の通変星を見るだとか、鑑定ロジックそのものが低い次元に収まりそうではあります。これはこれで、占い師の立場からすると、実務的ではないように思います。

手相や人相を統計学で見るのはなおさら難しい

そして、占いの種類が違えばどうでしょうか。生年月日を使わない占いとして、すぐに思いつくのは手相や人相ですが、これらは統計学では判断がほぼ不可能な分野です。

なぜなら手相や人相では、手や顔の形状だけでなく「気血」と言われる微妙な色の違いやオーラを見る必要があるからです。オーラの有無や形をデータ化して、機械に読み込ませるのは至難の業でしょう。

よくて「占いは経験則」くらいでは？

ここまでお読みいただいて、「占いを統計学として扱うのは非常に難しい」ということを、大まかにご理解いただけたのではないかと思います。

占いは統計学ではなく、せいぜい「統計的なもの」「経験則」と言うのが精一杯でしょう。

過去には「統計でわかる四柱推命」的な本が出ていたりもしましたが、統計学を標榜して、なおかつキチンとした調査・分析を行っているという本や研究者は、私の知る限りにおいてはありません。

西洋占星術では統計的なアプローチが試行錯誤されている

ただし、西洋占星術では統計によるアプローチが古くから行われています。いまだ実践（占い師としての営業）に耐えうる成果は出ていないと思いますが、考え方自体は東洋占術より一歩進んでいます。たとえばヨーロッパでは何世紀も前から、

「惑星の配置が地球上の微粒物質に影響するのか→おっ影響してる！天体は人体に影響がある！→ということは占星術も人体に影響があるのでは？」

といった研究がなされていますし、現在では定量的なアプローチを探る占い師さんも沢山います。なかでも経済占星術（株価の予測など）はデータが信頼できそうなので、面白い分野です。

このあたりは東洋占術家の一人として、西洋占術家の皆さんの努力を見習いたいところです。

統計学のテクニックを駆使して占いが当たるように見せかける方法

ここまで「占いは統計学ではない」ということを力説してきましたが、統計を利用して占いをせずに「何かを当てる」方法はあります。

こういったものが裏返しになって「占いは統計学である」と呼ばれる根拠になっているかもしれないので、こちらもざっとご紹介します。

初婚年齢の統計データを使う

無料で手に入る統計データを利用して、占いのような判断をしてみましょう。たとえば東京都内だと、平均初婚年齢は29～30歳というデータが出ると思います。また結婚後5年間の離婚率は5%以下だというデータもあります。つまり、鑑定客の年齢を見れば、何パーセントくらいが未婚かがわかります。

年齢別未婚率の統計データを使う

もしくは単刀直入に「年齢別未婚率」というデータもあります。たとえば「せんだい男女共同参画財団」さんの資料を見ると、30-34歳の女性は37.4%、男性は41.3%が未婚であるとわかります。これくらいの年代の人に、あなたは未婚ですねと尋ね歩けば、だいたい40%くらいの確率で「そうです当たっています」と言われるわけです。

統計データに加えて相談者の外見を利用すると…？

とはいえ的中率が50%を切っていては仕方がありませんので、これにプラスしてお客さんが指輪をつけているかをチェックしましょう。こうすれば、かなりの確率で、未婚、離婚、既婚、死別その他を当てられるのではないでしょうか。

そして占い師が「恋愛に強い」「出会いに強い」という名目でメディアに出たりしていたら、集まってくる顧客のニーズがそれに集中していると考えられますから、70%だとか80%だとか、とんでもない確率になっているものと思われます。

（これだと厳密には統計ではなく、経験則の積み重ねが統計的に見えているというだけですが、統計データを利用すれば悪い意味で有意義な営業ができる、という意味でお読みください）

トリックに使えそうな統計データは無数にある

念のため書いておきますが、ここでは「既婚か未婚か」という超単純な当て物を例に引きましたので、これを実際の現場でやっている占い師さんは少ないだろうと思います。

とはいえ自分の客層や鑑定の価格、メディアでどう取り上げられているかなど、統計的手法、もっと正確に言えば経験則的な学びも加えて、お客さんの心の中を読む方法は、無数にあると言えるでしょう。

そのほかにも平均離婚率、子供の数の平均、不妊治療を受けるカップルの割合や年齢別の成功率、各都道府県の所得の中央値、似たようなデータはいろいろと転がっていますので、創意工夫であれこれアタリをつけたり、顧客をグイッと引きつけることができるだろうと思います。

例えば、現代ではカップルの1/7から1/10が不妊治療を受ける必要があるのだそうです。であれば、「これから結婚するのですが」と相談に来たカップルに、 片っ端から「病院に行ってください」とアドバイスすれば、そのうちの10-14%は「先生の鑑定が当たって、事前に問題を発見することができた」と占い師を尊敬するようになるでしょう。

こうなると、水子供養オプションの販売やらで客単価が跳ね上がり、「この先生は当たらないな」という客がリピートしなくなるマイナスを差し引いても、収支が大きくプラスになる可能性があります。

コールドリーディングでツボやらを売りつけるインチキ占い師は、こういったトリックを通じて、顧客一人あたりの売上を上げる方法をマスターしたのかもしれません。

インターネットにある無料のデータを調べるだけでここまでやれるのですから、悪い方向に努力している人たちが、やっていないと考えるほうが難しいですね。

まとめ・占いと統計学はこれから楽しみな分野

昨今はインターネットで簡単にデータを集められ、パソコンで本格的な統計解析が可能になっているわけですから、占いと統計学は無関係な領域というよりも、今後の楽しみなテーマという気がします。

また昨今はAIや機械学習の進歩が著しく、インターネット経由で生年月日やライフイベントのビッグデータを蓄積して、ディープラーニングで天体位置との関係性を洗い出していくなど、いかにも研究しやすそうな素材だと思います。

占いは統計学ではなくアート

というわけで「占いは統計学」と言い張る占い師を見つけたら、ちょっと統計に対する意識が薄いか、もしくは本当に凄い統計学の素養があるか、どちらかだとお考えください。後者であるならば、学歴や著した論文を聞くくらいは失礼にあたらないと思います。

私自身はぶっちゃけ、占いは統計学ではなくアートだと思っています。とはいえ、一人の占い好きとして、統計学的手法やディープラーニングから出発した占いが現れる日も楽しみにしています！