帰納法とは？
きのうほう
帰納法とは、個々の具体的な事例や観察結果から共通するパターンを見出し、一般的な法則や結論を導く推論の方法です。
帰納法（きのうほう、induction）とは、複数の具体的な事例・観察・実験結果を積み重ねることで、それらに共通する規則や一般的な法則を導き出す論理的推論の手法です。「特殊から一般へ」と進む推論方向が特徴で、演繹法（一般から特殊へ推論する方法）と対をなす考え方として知られています。
帰納法の基本的な構造は次のようなものです。
- 事例1：白鳥Aは白い
- 事例2：白鳥Bは白い
- 事例3：白鳥Cは白い
- 結論：すべての白鳥は白い（一般化）
帰納法は自然科学において特に重視されており、実験・観察を積み重ねて仮説を立て、さらに検証するという科学的方法論の基盤をなしています。哲学者フランシス・ベーコンは帰納法を近代科学の方法として強調し、経験論の基礎を確立しました。
現代では統計学・機械学習・データ分析においても帰納的推論の発想が広く使われており、大量のデータからパターンを学習するAIの考え方とも深く結びついています。
使い方・例文
理科の実験で「金属を熱すると膨張した」という観察を繰り返し、「金属は熱すると膨張する」という法則を導く作業が帰納法の典型例です。
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