1.0UX TIMEShttps://uxdaystokyo.com/articles大本 あかねhttps://uxdaystokyo.com/articles/author/akaneohmoto/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="yywZIot18k"><a href="https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/random-sampling-analysis/">ランダム抽出分析</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/random-sampling-analysis/embed/#?secret=yywZIot18k" width="600" height="338" title="“ランダム抽出分析” — UX TIMES" data-secret="yywZIot18k" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script> /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute("data-secret"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t)),e.contentWindow.postMessage({message:"ready",secret:t},"*")},!1)))}(window,document); //# sourceURL=https://uxdaystokyo.com/articles/wp-includes/js/wp-embed.min.js </script> https://uxdaystokyo.com/articles/wp-content/uploads/2025/09/random-sampling-analysis.png10801080母集団から無作為にサンプルを抽出し、そのサンプルに基づいて母集団の特性を推定・分析する方法である。 偏りを排除し、代表性を高めることを目的とするため、統計学の基礎的かつ重要な技法である。 提唱者 「ランダム抽出」自体の明確な提唱者は存在しないが、統計学の基礎を築いた ピエール＝シモン・ラプラス（Pierre-Simon Laplace, 1749–1827） や、近代統計学を確立した ロナルド・A・フィッシャー（Ronald Aylmer Fisher, 1890–1962） の研究によって発展してきた概念である。 デザインにおける利用方法と事例 ユーザー調査における代表性の確保UXリサーチで一部のユーザーだけを意図的に選ぶと偏りが生じる。ランダム抽出を用いることで、年齢・性別・地域などに過度に偏らないサンプルを確保できる。 A/Bテストの信頼性向上特定のユーザー層だけにテストを行うと誤った結論を導く可能性がある。ランダムにユーザーを振り分けることで、より公平な比較が可能となる。 データ可視化の信頼性担保例えば数百万件のログデータを扱う際、全件処理が難しい場合にランダム抽出を行うことで、分析時間を短縮しつつ結果の妥当性を保つことができる。 プロダクト・コンテンツデザインで「使える場面」 アプリ開発新機能の利用実態を調べるとき、ランダム抽出したユーザー群で行動を追跡することで、偏りのない利用傾向を把握できる。 マーケティング施策広告効果を検証する際、ランダムに対象顧客を抽出して施策を実施すれば、全体の反応率をより正確に推定できる。 従業員体験（EX）デザイン社員満足度調査において、部署や職位を偏らせずにランダム抽出すれば、組織全体の状況を正確に反映できる。