水星逆行など関係ない！…とは言えないのかも
ようこそ。水星逆行ミームはアテにしていない占星術師です。水星が逆行していようがいまいが、誤字脱字は多いし、忘れ物が治りません。あえて言うならオレは毎日が水星逆行だよ。
とは言え、スマートフォンを落として画面を割ったり、急にWi-Fiが途切れたり――そんな不運を連想する人は着実に増えています。占星術ファンにとっては「やっぱり今は水星が逆行してるからね」と会話が弾むネタ。一方で、天文ファンや統計好きの方々は眉をひそめる話題。そして、美味しいコーヒーが発売される占星術ミームです。
さて、日頃からデータの重要性について話をしているのだから、実際にその効力の有無をデータで示そうと調べ始めたのが2021年頃。ずっと宿題になったままでした。
「思い込みの域を出ないエンターテインメント」は計測できる？
今回の調査は、「水星逆行が実際にどの程度、コミュニケーション障害（communication breakdown）に関連しているのか」を、Googleトレンドの検索データを使って確かめてみようという試みです。水星逆行に関わらず、誤字脱字、物忘れ、ケアレスミスをやる筆者からすると「関係ないだろう」です。この調査も「関係ないことが分かる」という気持ちで始めたのですが、いくつか興味深い数字が出てきました。
「外れる占星術に興味はない」マン
「当たらなければ意味がない」はエンターテインメントに求めることではありません。でも、筆者にとっていちばんの関心事は「それは道具として使えるか？」です。つまり実用に耐えるのなら何でもOK。占星術とのつきあいは30年を越えましたが、現在の結論は「まあ使える」。株式取引で25日線やMACDなどの「売買指標」と同じレベルに位置付けています。つまり「毎回必ずその通りになるわけではないけれど、判断の補助になる」水準です（あくまでも自分基準）。もし「水星逆行」がそうした判断基準のひとつになるのなら、仮におかしな解釈であっても採用検討の価値があります。ちなみに古典占星術においての「逆行」は、10数個ある判断要素のひとつに過ぎず、ことさらに強調するイベントではありません。さて、水星逆行のトレンドはここ10年で増加し、特に2019年以降の検索数は世界的に急増しました。検索語としての「Mercury Retrogreade（水星逆行）」は「Moon Eclipse（月食）」と同程度の分量です。
水星逆行（Mercury Retrograde）とコミュニケーション障害（Communication Breakdown）は、どちらも一見すると抽象的な現象のように見えますが、検索データを用いて両者の関係を統計的に分析した結果、いくつかの興味深い傾向が明らかになりました。
今回の調査でわかったこと
興味深い点
「水星逆行」と「コミュニケーション障害」の検索は「まったくの無関係ではないかもしれない」
水星逆行が検索される週にはコミュニケーション障害を調べる人も増える傾向が見られる。
注意点・限界
検索データは「実際にトラブルが増えた」ことではなく「話題として興味を持たれている」だけかもしれない。
どの週に検索が増えたかは季節行事やニュースなど多種多様な要因で変動しうる。
調査では2020年1月〜2025年1月の検索データを使用しました。Mercury Retrograde（水星逆行）と比較する単語としてLost items（失せ物）をはじめとする30語を調査し、検索量と関連がありそうな言葉を3つに絞りました。それが「amnesia（健忘症）, advise（助言）, communication breakdown（コミュニケーション障害）」です。
何はともあれ相関分析だ！
相関分析は異なるデータ間の関連性を調べる方法です。
「mercury retrograde」と「communication breakdown」の相関係数は約0.352。
0.35という数字は「弱めだが、ゼロとは言えない」レベル。完全な無関係とは言えませんが「めちゃくちゃ強い関係がある」とも言いにくい中間的な数値です。
これだけだと「水星逆行が原因でコミュニケーション障害が増える！」という確証にはなりません。あくまでも「検索パターンが少し似ているかも」という程度です。図に掲載するamnesia, adviceとの相関は見られなかったため、最終調査から除外しました。
ではここから、二つの関係性をさらに深掘りしていきましょう。ものすごく濃い話になるので、できるだけ分かりやすく解説します。
出てくる数字は気にしなくても全体の理解に問題はありません。
また、興味を持った方向けに後半に専門用語の解説を掲載しました。
それではDEEP DIVE!
1. 時系列分析
まず、時間の経過とともに水星逆行と「コミュニケーション障害」の検索量がどのように変化するかを可視化しました。時系列分析は、毎日天気を記録して季節の変化を追うようなものです。たとえば、夏になるとアイスクリームの売上が増えるのと同じように、水星逆行の期間に検索量が増えるパターンを探ります。
ジャジャーン……（地味）
結果:
グラフでは両者の検索量が特定の期間で増減するパターンが確認されました。
特に水星逆行がピークを迎える期間に、コミュニケーション障害の検索量も増加する傾向が見られます。「mercury retrograde」の検索は年に数回、山のようにピークを迎える一方で「communication breakdown」は検索数自体がかなり低めながら、水星逆行が盛り上がる週にやや増加傾向が見られました。
「水星逆行が話題になる週に、ついでに“communication breakdown”も調べる人が増えているかも？」
ただし、このピークが本当にトラブルが増えたせいなのか、単なる「関連話題への興味」なのかは分かりません。
2. 回帰分析
水星逆行の検索量が「コミュニケーション障害」の検索量にどの程度影響を与えるかを、回帰分析で評価しました。回帰分析は、「雨が降ったら傘の売上が増える」という関係を調べるようなものです。ここでは、水星逆行が「雨」、コミュニケーション障害が「傘の売上」に相当します。
結果:
回帰係数（傾き）: 0.0248
水星逆行の検索量が1増えると、コミュニケーション障害の検索量が約0.025増加することを示します。
決定係数 (R²): 0.124
このモデルはコミュニケーション障害の変動を約12.4%説明します。
p値: 0.000
統計的に有意であり、モデルの信頼性が高いことを示します。
「p値が有意」→「全然関係ないとは言えなさそう」という見方もできますが、「R²が低い」→「まだまだ他に影響する要因がたくさんある」と言えます。
たとえで言うなら：“誕生日会の人数が増えればケーキの消費が増えるのは確かだけど、ケーキの消費を本当に左右しているのは「甘党の割合」や「ダイエットブーム」など他の要素もあるよね”
というように、全てが「水星逆行」だけでは説明しきれない感じです。
3. グループ比較
水星逆行期間（検索量が70以上）と、それ以外の期間での「コミュニケーション障害」の平均検索量を比較しました。グループ比較は、夏休み中のアイスクリームの売上と、それ以外の期間を比較するようなものです。「夏休み（逆行期間）」にどれだけ違いが出るのかを確認します。
結果:
非水星逆行期間: 平均 1.33
水星逆行期間: 平均 5.13
水星逆行期間中の検索量が大幅に高いことが確認されました。数字を見ると、確かにピーク期の方が4倍近く高いことになります。ただし、検索全体の母数が増えた週だった可能性など、ほかの要因も考えられるので、「水星逆行が原因！」と断定するには早計です。
4. ピーク分析
水星逆行期間中に「コミュニケーション障害」の検索量がピークに達する傾向を視覚化しました。ピーク分析は、夏祭りの日に浴衣の売上が急増するのを調べるようなものです。その特定の日や期間に、どれだけ注目が集まるかを確認します。
結果:
水星逆行のピークに合わせてコミュニケーション障害の検索量も増加することがグラフで分かります。
ピークの発生
水星逆行の検索量が70を超える期間では、コミュニケーション障害の検索量も同時に増加していることが確認できます。これは、逆行期間中にコミュニケーション障害への関心が高まる現象を示しています。
5. 非線形相関分析（スピアマン順位相関）
スピアマン順位相関を用いて、非線形な関係も含めた分析を行いました。スピアマン相関は、「背の高さと靴のサイズがどれくらい一致しているか」を調べるようなものです。単純な数字の増減ではなく、全体的な順位関係に注目します。
結果:
スピアマン相関係数: 0.149
弱い正の相関が確認されました。
p値: 0.016
この相関が統計的にわずかに有意であることが示されています。
6. クロス相関分析
時間的遅れ（lag）を考慮した分析を行いました。クロス相関分析は、「風が吹いた後、どれくらいの時間差で波が高くなるか」を調べるようなものです。因果関係のタイミングを検証します。
結果:
最大相関値: 約133.99
対応するラグ: 49
時間的なズレ（lag）を考慮したクロス相関では、約49週ほど遅れてコミュニケーション障害の検索量が最大になる、という奇妙な結果となりました。水星逆行の話題が持ち上がったおよそ1年後に、なぜか「communication breakdown」が高まります。ただし、逆行期間は年に数回ありますから、厳密にはこの「49週」の解釈は難しいところ。もしかすると年末年始や新学期シーズンなど、別のイベント周期が原因かもしれません。
7. 時系列予測モデル (ARIMA)
水星逆行とコミュニケーション障害の未来の検索量を予測しました。時系列予測は、「来週の天気を予測する」ようなものです。過去のデータを使って未来を見通します。
結果:
次週（2025-01-26）の予測検索量: 約0.996
その後の予測値もほぼ同じ範囲で安定。
各予測値の信頼区間（95%）:
次週: -0.30 ~ 2.29
最後にARIMAモデルを使い、「今後10週のコミュニケーション障害検索量」を予測しました。結果としては次週の予測値が約0.996、その後も1前後で安定するという推定になっています。
これは「大きく増減する波は今のところ起きにくそう」という結論ですが、信頼区間が -0.30～2.29 など広めであり、不確実性が大きいです。ARIMAはあくまで過去データのパターンを延長するにすぎないので、水星逆行というイベントそのものを予測するモデルではありません。
8. 興味深い点、問題点、そして次のステップ
興味深い点
相関は完全無視できない: 水星逆行とコミュニケーション障害の検索には、弱いながらも有意な正相関が出ている。
ピークに重なる傾向: 「retrograde 期間（検索量70以上）」にコミュニケーション障害も上昇傾向を見せる。
問題点・課題
検索データの恣意性: “communication breakdown”をどう定義し、どう抽出するかで結果が大きく変わる。
母数・季節要因の影響: 検索全体の母数やニューストレンドの影響をきちんと除去できていない可能性がある。
49週のタイムラグ: 解釈が難しく、クロス相関だけでは因果関係は何もわからない。
今後の調査の可能性
SNS投稿やトラブル報告の実データ分析: 占星術関連のSNS投稿と「実際のコミュニケーション・エラー報告」を照合すれば、より現実的な相関を検証できる。
手法: 水星逆行と知らされているグループと知らされていないグループで、日々のコミュニケーション問題の自己申告率を比べる、など心理学実験的アプローチも考えられる。また、事故や事件といった客観的データとの突き合わせが有用。
季節調整・ARIMAXなどの統合モデル: より多くの説明変数を入れてノイズを減らす。
9. まとめ
結論としては「水星逆行がコミュニケーション障害を直接誘発する証拠は見つからない」と言えるでしょう。検証モデルがデータを十分に説明できていませんし、他要因が十分に考慮されていないからです。
とはいえ、検索データ上は「弱いが有意な傾向」を示唆する結果も確かにあります。これを「水星逆行のせい」と見るか、「占星術が話題になれば関連ワードも検索されやすい」と捉えるかは、人によって意見が分かれるところ。
筆者としては「統計的な有意差が見えても、それが因果関係を保証するわけではない」ことを強調します。実際、決定係数が低いことや、クロス相関の解釈の難しさなど、深堀りすればするほど「簡単に結論づけられない」という結果です。ただ「みんな水星逆行の話題が好き」という社会現象が裏付けられたとはいえそうです。
今回の調査は、あくまで「Googleトレンド上の検索傾向」に基づくものであり、通信障害や飛行機の遅延など他のキーワードは除外されています。より広範なキーワードや実データの統合分析により、「星の巡り」と「地上の出来事」の関係をもう少しクリアにできるかもしれません。占星術ファンにとっても、統計的懐疑論者にとっても、まだまだネタは尽きないテーマ。水星逆行という言葉を耳にしたら「また星のせいで失敗しちゃった！」と笑い話にしてしまうのも使い方のひとつです。水星にしてみれば「何を勝手な！」かも知れませんが、人間のストレスを減らせるのであれば有用な方法だと思いますし、それならヘルメスも許してくれるはず（多分）。一方、「本当に星の運行が関わっているの？」とデータを探求する姿勢もまた面白いものです。
今回の調査は、あくまで検索動向の一例に過ぎませんが、ロマンと統計の両面から考え、議論するきっかけになれば幸いです。
それでは今夜も良い空を！
【調査概要】
データ元
Googleトレンドにおける週ごとの検索量（相対値）
対象キーワード：
“mercury retrograde”（水星逆行）
“communication breakdown”（コミュニケーション障害）
調査期間：2020年～2022年頃まで（週単位データ）
分析手法
相関分析（Pearson相関, Spearman相関など）
時系列分析（グラフの可視化）
回帰分析（水星逆行の検索量から、コミュニケーション障害の検索量をどこまで予測できるか）
グループ比較（水星逆行が「ピーク」と判定される週と、それ以外の週の比較）
クロス相関分析（検索の“時間的なズレ”を考慮して関連を調べる）
時系列予測モデル（ARIMA）（将来の検索量を試しに予測してみる）
【主な統計指標・用語解説】
相関係数（Correlation Coefficient）
「2つのものが一緒に動く度合い」を表す数字で、-1〜+1の範囲。
+1に近いほど「片方が増えるともう片方も増えやすい」ことを示す。
0.35前後の数値であれば「弱め～中程度の正の相関がありそうだね」くらいのイメージ。
p値（ピー値）
「得られた結果が“偶然のブレ”とは言いにくい確率」の指標。
p値が0.05未満なら「統計的に有意」と言い、「めったに起きないレベルの結果だから、何かしら関係があるのかもしれない」と判断する。
ただし、「有意＝必ず因果関係がある」わけではない点に注意。
決定係数（R²）
回帰分析で「モデルがどれだけデータの動きを説明できているか」を0〜1の範囲で表す指標。
0.12（12%）なら「全体の変動の12%しか説明できていない」となる。残り88%は他の要因かもしれない。
信頼区間（Confidence Interval）
「予測値や平均値が、だいたいどの範囲に入るか」を示す区間。
95%信頼区間なら「100回調べると95回はこの範囲に結果が入るだろう」というイメージ。
例えば「ARIMA予測で次週の検索量0.9～1.1」が95%信頼区間に収まるとすれば、「大体その付近になるかな」という目安。
クロス相関分析
「2つの時系列データが、ずれて同じ動きをしているか」を調べる方法。
たとえば「水星逆行の検索が盛り上がってから何週間後に“コミュニケーション障害”が増えるのか？」を見るのに使う。
結果として「49週遅れで最大相関が出る」と言われても、「1年後に影響がくる？」と解釈は難しい。要注意の手法。
ARIMAモデル
「過去のデータを元に将来を予測する」時系列予測手法。
このモデルは「水星逆行」というイベントそのものを予測するわけではなく、あくまで“過去の数字の傾向”を延長して予測する感じ。
附録
1. 「communication breakdown」をどのように定義し、関連する検索キーワードを抽出したか
1.1 キーワード抽出の流れ
初期案リストの作成
ChatGPT-4oを用い、「水星逆行時に起こりそうなトラブルや心理状態」を連想する英単語を幅広く洗い出しました。
Forgetfulness, Communication breakdown, Travel delays, Technical glitches, Misunderstandings, Lost items, Contract issues, Ex-partners, Reflection, Introspection, Miscommunication, Astrology retrograde, Technical malfunction, Delayed flights, Lost emails, Relationship misunderstandings, Revisiting past, Astrology predictions, Mercury retrograde dates, Decision-making stress, Mental clarity, Unfinished business, Planetary alignment, Stress management, Time management, Mercury in astrology, Productivity hacks, Zodiac signs influence, Communication repair, Self-reflection tipsGoogleトレンドでの検索比較
上記候補キーワードを順次Googleトレンドにかけ、水星逆行（mercury retrograde）との検索数（相対的な検索ボリューム）を比較。極端に検索数が少ないキーワード（グラフ上ほぼゼロに張り付く）
「mercury retrograde」を大きく上回る検索数を持つキーワード
これらを除外することで、相関分析をしやすい候補を絞りました。
最終的に残ったキーワード
その結果、適度な検索ボリュームで、かつ水星逆行の検索量との動き（変動パターン）がある程度確認できたものとして**“communication breakdown”**を採用しました。実際には他にも少数候補がありましたが、相関係数や週次データの取りやすさを考慮し、最終的に今回の検証対象として選択しました。
1.2 「communication breakdown」そのものの定義
検索語としてのフレーズ
Googleトレンドにおいて “communication breakdown” をそのままフレーズ検索（キーワード）としました。特定の分野（ITの通信障害、あるいはLED ZEPPELINの楽曲名など）との混同が起きる可能性はあるため、本来は追加の限定条件（例：一定のカテゴリに絞るなど）が望ましいところです。実際の事象とのズレ
ネット検索データには、「検索者の意図」が多種多様に含まれます。例えば「バンドの曲を探している人」や「メンタルヘルス文脈での“会話の行き違い”を示す人」も混在している可能性があります。従って「現実のコミュニケーション障害」と完全にイコールとは言えません。
2. 閾値70の設定根拠と季節要因の考慮状況
2.1 閾値70の理由
データ上の“ピーク”判定に用いた
水星逆行の検索量が“70”を上回る週が、過去グラフで見ても明らかなピーク（上位数％）として観測されたため、便宜上70を閾値（しきいち）に設定しました。具体的には、2020年～2022年の間で複数回見られた「週次検索量が80～100に達する大波」の手前を切りのよい数字で区切った形です。区間分割の単純化
元々は「もっと厳密な統計手法（例：分位数による上位25%カットオフ）」「天文上の実際の逆行期間との照合」なども検討しましたが、今回の分析ではシンプルな指標として、検索量の絶対値が70を超えた週を “retrogradeピーク期” と呼ぶことにしています。
そのため、天文上の“水星が逆行しているタイミング”とは完全に合致しない点には注意が必要です。
2.2 季節要因（年末年始・学期区分など）の考慮
季節調整・トレンド分解の未実施
今回の調査では、季節性や突発ニュース、その他の社会的イベントによる検索行動の変動要因を取り除く「季節調整」「トレンド・残差分解」といった処理は実施していません。例えば、年末年始や大型連休、学期の始まりなどの時期には、どのキーワードも検索量が変動しやすくなります。必要性の認識
もしコミュニケーション障害の検索量が増えるタイミングが「年度末の業務繁忙期」と重なっているなどの可能性があるならば、その影響を除いたうえで水星逆行の効果を見る必要があります。今後はARIMAXモデルやSARIMA（季節要因を組み込んだARIMA）などを用い、より精度の高い分析が望ましいでしょう。
3. 主な計算式・統計量
3.1 回帰分析の単回帰式
communication breakdown=β0 +β1 ×mercury retrograde
推定値
•β1≈0.0248
•R² = 0.124
•p値 = 0.000
3.2 2次モデルの回帰式
y=1.37−0.02x+0.00x2
MSE ≈ 1.61
3.3 スピアマン相関係数
ρ=0.149,p=0.016
3.4 グループ比較
•閾値70未満 vs. 70以上
平均値: 1.33 vs. 5.13
3.5 クロス相関のラグ
• 最大相関値: 約133.99 (※標準化の過程不明)
• ラグ: 49週
3.6 ARIMA予測例
• 次週予測値: 約0.996
• 信頼区間 95%: -0.30 ~ 2.29
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