最終更新：2026-01-15

概要#

連座の誤謬（れんざのごびゅう、Association Fallacy）は、ある対象 A が特定の属性または集団 B と結びついていることを理由に、B が持つとされる（しばしばネガティブな）性質が A にもそのまま当てはまると断定する誤謬である。

人物Aは集団Bのメンバーである。 集団Bは悪（または不当）な性質Xを持っている。 ∴ 人物Aも性質Xを持っている。

また、その逆の「Honor by Association（名誉の共有）」も存在するが、いずれも論理的な因果関係を欠いている。

例と不適切な理由#

例1：科学的理論と提唱者の背景#

「この計算アルゴリズムは、かつて倫理的に問題のある研究を行っていた科学者グループが初期に提案したものだ。したがって、このアルゴリズム自体も信頼できず、使用すべきではない」。

• 不適切な理由：提唱者の個人的な倫理観や過去の経緯（起源）は、アルゴリズムの数学的な正当性や計算精度（内容）とは独立した事象である。

例2：プログラミング言語のコミュニティ#

「Pythonを使っている層には、統計学の基礎を知らない素人が多い。したがって、Pythonで書かれたこの分析ライブラリも、素人が作った信頼の置けないものであるはずだ」。

• 不適切な理由：ユーザー層の統計的な傾向を、個別のソフトウェアや開発者の能力にそのまま適用することはできない。

対処法#

1. 対象と属性の分離：主張の内容そのものと、その主張を保持する人物や集団の属性を切り離して評価する。
2. 個別の検証：集団の傾向ではなく、目の前にある具体的なデータやロジックが正しいかどうかを個別に精査する。