[論理的推論法] 帰納法の基礎

帰納法の概要

観察された複数の事実（事例）から、それらに共通する性質を見出し、一般化された仮説（必ずしも普遍とは限らない）を構築する推論法
（ただしその結論は必ずしも普遍的真理とは限らない）。

帰納法による結論は仮説として導かれるが、その妥当性は観察の質、サンプルの偏り、変数選択、統計的検証などに依存し、十分な検証と反証を経てもなお支持され続ける場合に限り、暫定的に高い信頼性を持つ知識として扱われる。

つまり、その結論は論理的に必然ではなく、あくまで確率的・暫定的なものである。

また、帰納法ではすべての前提が”真”であっても、仮説となる結論が”真”であるとは限らない。（あくまでも”仮説”を作る推論方法）
（前提に含まれていない情報（新たな一般化）が結論で含まれる場合がある）

また観察に基づき「これまでのすべてのAはBであった」と言える場合でも、それは将来にわたって常に成り立つことを保証するものではない。

したがって帰納的推論は、「この結論（仮説）は暫定的なものであり、反例が見つかれば修正または棄却されうる」という性質をもつ。

例：帰納法をつかった仮説立案

人が酔っ払う理由について、

帰納法自体は、推論として人の思考の中で普段からよく使われている（例：これこれがこうだから、ｘｘならこんな事がおきる”はず”）。

ただ、帰納法による結論は仮説であり、その確からしさは観察や検証によって徐々に評価される（真偽が即座に確定するわけではない）。

帰納によって得られた仮説は、その後の観察や検証によって支持の度合いが高められる。

一般には、

• 帰納（仮説形成）→ 演繹（予測導出）→ 検証（反証・支持）

の循環として用いられる。

また、帰納的推論は、一連の観察結果から広範な一般化や原理を導き出す様々な推論方法を指す事から、以下の推論法が帰納的推論法として扱われる。

帰納的推論法 各種

①　枚挙的帰納法（狭義の帰納法）：仮説の生成

複数の事実から一般的な仮説を導く推論法

枚挙的帰納法とは、要は仮説の「生成」
複数の点（観測事実）をプロットし、それらをできるだけ自然につなぐ一本の線（一般法則）を新たに引くイメージ。
まだ線は仮置きであり、今後新しい点が追加されれば、引き直される可能性がある。
→　線を引く（まだ線がないから作る）＝「生成」

②　逆行推論法（アブダクション）：仮説の選択

関連する証拠に対して、説明力・整合性・単純性などの基準で最も適切と評価される仮説を選択する推論法
（注：最も説明力が高い仮説が必ずしも真とは限らない。例えば、天動説は当時の観測データをかなり正確に説明できたが、後により単純で説明力の高い地動説に置き換えられた。）

逆行推論法とは、要は仮説の「選択」
すでに候補として存在している複数の線（仮説）の中から、観測された点群に最もよくフィットする一本を選び出すイメージ。
新しい線を作るのではなく、「どの線が一番うまく説明しているか」を評価して選択する。
→　線を選ぶ（過去に存在している線から、比較して最適な線を選ぶ）＝「選択」

③　類推法：仮説の転用

特定の事物に基づく仮説を、それらの間の類似性に基づいて他の特定の事物に適用する推論法

類推法イメージとは、要は仮説の「転用」
ある領域で点群によく合っていた線（仮説）を、別の似た配置の点群に対しても当てはめてみるイメージ。
ただし「似ている」という前提に依存するため、見かけが似ていても本質が異なれば外れる可能性がある。
→　線を使い回す（別の場所に似た傾向の線があるから、あてはめて使ってみる）＝「転用」

帰納法追記

整理すれば、

帰納法	推論パターン
枚挙的帰納法	生成	「パターンを見出して仮説を作る」
逆行推論法	選択	「複数の仮説の中から最も適切なものを選ぶ」
類推法	転用	「その仮説を別の対象に適用する」

とする推論法である。

導かれるのは仮説なので当然だが、ほとんどの場合帰納法による結論には、”おそらく”、”たぶん”をつけてても違和感はない。

どれも日常的に使われる有用な推論だが不確実性を含むため、根拠を過信すると誤りや詭弁につながる。

特に不十分な根拠や不適切な推論形式にもかかわらず、言い換えや前提の操作によりあたかも妥当であるかのように見せかけて結論（仮説）が導かれているように見える場合、結論が何であれ要再検証。その結論は誤り、もしくは詭弁が入り込んでいる可能性あり。