「データの庭」は、花を育てながら、データをもとに考える感覚を体験してもらいたいと思い、つくったゲームです。
統計学の用語や計算を知らなくても、試して、記録して、比べてみる。その中で「この結果だけで判断してよいだろうか」「次は何を確かめようか」と考えるきっかけになればと思っています。
このゲームで伝えたいこと
同じ条件でも、結果は少しずつ違う
同じ水と肥料でも、花の長さにはばらつきがあります。たまたま長く育った1本だけで、その育て方が一番よいとは限りません。短かった花や育たなかった花も含め、結果全体を見ることが大切です。
データが増えると、傾向を捉えやすくなる
少ない記録からの判断は、偶然の結果に左右されやすくなります。比べられる条件で記録を積み重ねると、平均的な育ち方をより確かに見積もれるようになります。ただし、個々の花のばらつきがなくなるわけではありません。
また、数が多ければ必ず正しいわけでもありません。都合のよい結果だけを残したり、違う条件の記録を混ぜたりすると、判断を誤ることがあります。データの量と、集め方の両方が大切です。
グラフにすると、関係が見えてくる
数字の一覧だけでは気づきにくい傾向も、散布図にすると見つけやすくなります。水を増やしたときの変化、同じ条件でのばらつき、肥料ごとの違い。点を並べることで、次に何を試すかの手がかりが得られます。
肥料の効果は、水との組み合わせによっても変わります。一つの条件だけで「いつでもこちらがよい」と決めつけず、どんな場面でよい結果が出るのかを考えてみてください。
仕事の現場でも、同じ考え方が使える
たとえば、製造工程で温度や材料を変えて品質を比べる、作業の手順を変えて所要時間を調べる、Webサイトの案内文を変えて申込み率を比べる。実際の仕事にも、条件を変え、結果を記録し、改善方法を探す場面が数多くあります。
一度の成功や失敗だけで結論を出さず、複数の結果を確かめること。対象者や時期など、ほかの条件の違いにも目を向けること。この庭での試行錯誤を、身近な判断につなげてもらえたらうれしいです。
学習・教育での利用について
個人の学習、学校の授業、企業研修や勉強会などに、自由にお使いください。
遊んだあとに「なぜその育て方を選んだか」「もう一度試すなら何を変えるか」を話し合う題材としても、ご活用いただければ幸いです。
ゲームのしくみ
花の長さは、どう決まる？
水の量と肥料で決まる平均成長量に、1本ごとの個体差を足します。おためしも本番も同じ計算です。計算結果が負なら0cmにし、上限は設けていません。
ℓ は花の長さ、μ は平均成長量、ε は個体差です。0cmになった花も記録と平均に含め、100cmを超えた結果もそのまま残します。
水と肥料から、平均成長量を計算する
水量を範囲の下端で0、上端で1になる値 x に換算します。肥料ごとの適量を o、育ちやすい幅を w とすると、平均成長量は次の式です。
- P は基本のピーク（現在は80cm）。b は肥料による補正です。最良の選択肢は補正0、それ以外は10〜16cm低くなります。水だけが最良の場合もあります。
- o は基本の適量に肥料ごとのずれを足した値、w は基本の幅に肥料の倍率を掛けた値です。水が多すぎる側の幅を狭くする場合もあります。
- p は2または4。4では頂上付近が平らになり、2では丸い山になります。
新しいゲームごとに、適量・育ちやすい幅・肥料との相性・山の形を抽選します。広い範囲で育つ山、適量の周辺だけよく育つ山、水が多すぎる側で急に育ちにくくなる山があり、ゲームの途中では変わりません。
正規分布から、個体差を加える
個体差は平均0、標準偏差 σ=4 cmの正規分布に従います。同じ条件でも長さが違うのはこのためです。
実際には、0以上1未満の一様乱数 u1,u2 から、Box–Muller法で標準正規乱数を作り、標準偏差を掛けています。
μ は負の値を0cmにする前の平均です。0cm付近ではこの補正により、観測される平均と μ は一致しないことがあります。
表示された長さを、得点にする
本番は各花の長さを小数第1位に丸め、その表示値を合計して得点にします。花の見た目や紙吹雪による加点はありません。
花の育ち方は、学びのために単純化したゲーム用のモデルです。実際の栽培方法を示すものではありません。