「◯◯であれば▲▲である。」といった、何かを判断するための文章のことを命題といいます。
例えば「おにぎりは食べ物だ」という文章はおにぎりがどういった物であるかを判断できるため、命題です。
しかし、「Xperiaはかっこいい」といった文は命題ではありません。何を持ってかっこいいとするのかが不明確である以上、客観的な判断ができないからです。
この命題をいくつか集めて何らかの結論を出すことを推論「すいろん」と言います。
推論はビジネスコミュニケーションではよく使われる手法です。
推論にはいくつか手法があります。ここでは選択肢に登場する演繹推論（えんえきすいろん）と帰納推論（きのうすいろん）について説明します。
■演繹推論
物事について「事実」と「多くの場合に当てはまる法則」の面から考え、新しい結論を出すことです。この結論は必ず正しいことがルールです。
例)
「Xperiaはスマートフォンである」・・・事実
「スマートフォンは通信ができる」・・・多くのスマートフォンは通信できますね。(法則)
「Xperiaは通信ができる」・・・新しい結論
これは「アリストテレスの三段論法」とも言われます。
(2は説明としては正しい、1は説明も間違い)
■帰納推論
異なる事実の関連性に着目するというアプローチで結論を出すことです。この結論は関連についての解釈が間違っていれば正しい結論とはなりません。
例)
「昨日、Xperiaの新機種が発売された」(事実1)
「その日の夜、Twitterアプリのアップデートがあった」(事実2)
この事実1及び事実2が、設問の「個々の事例」です。
この場合、
「Xperiaの新機種が発売された日の夜は、Twitterアプリのアップデートがある」
と言い切れるでしょうか？
毎回そうであれば可能性は高いかもしれませんが、「絶対に」とは言い切れません。
これが「発売された日の夜」ではなく、「発売後は」であれば、ほぼ確実に成立するでしょう。
(正解は3、4は説明も間違い)
どちらもビジネスパーソンとして身につけておくべき論理的思考法ですが、手法を覚えておくだけではなく、正しく活用することが大切です。
演繹推論とは、普遍的事実や個別の事実を前提として理論的に結論を
導き出す方法です。
帰納推論とは、さまざまな事例や事実から傾向や類似点を見つけ、
結論を導き出す方法です。
設問の「事例に共通する規則を得る方法」とあるため、
aは帰納推論になります。
帰納推論は、あくまでも傾向から導き出した規則のため、
成立しないことがあります。
よって、３が正解です。
3が正解です。
推論とは機械学習のプロセスの一つです。
機械学習は学習と推論という2つのプロセスに分けられており、学習プロセスで「推論モデル」を作成、推論では「推論モデル」を元に結果を導き出します。
演繹推論はいわゆる三段論法のように起点とした情報から結論を導き出す推論で、結果は必ず正しいものになります。
帰納推論はさまざまな事実から共通点を見つけて結論を導き出す推論の方法で、結果が必ずしも正しいとはいえません。
設問では「共通する規則を得る方法」となっていますので「帰納推論」のことを指しており、正解は3になります。
1の解説）演繹推論は必ず正しい結果となります。
2の解説）演繹推論は常に成立しますが、設問の内容とは合いません。
3の解説）正解です。
4の解説）帰納推論は成立しない場合もあります。
