- 本日のお勧め本「『絶対計算』あまり聞きなれない言葉であるが、実は非常に身近なところで使われている。」
- ここに注目!!「絶対計算：大量データの解析に基づく分析。」
- 本日の気づき「 統計学に興味を持ち、学んでいきたいと思います。」
（１）本日のお勧め本
その数学が戦略を決める - イアン・エアーズ
『絶対計算』あまり聞きなれない言葉であるが、実は非常に身近なところで使われている。例えば、アマゾン。そしてコンビ二。
アマゾンのお奨め機能は、この絶対計算を使用したものだし、コンビ二では、ＰＯＳを活用して商品のデータ管理を徹底して、売れ筋、死に筋の商品をきちんと分析し、棚の回転を最大化して在庫を減らしたことなどが成功の要因である。
更に、最近ではコンビ二独自のプライベート商品出したり・・。
このように、『絶対計算』は統計学を用いたものであるが、大量のデータが溢れる中我々も統計や数学の知識を最低限知らないと世の中の流れが把握できなくなってしまう。人の記憶や経験だけでは補えないし、絶対計算だけでも駄目。
この絶対計算と経験そして直感をうまく活用し、世の中の動きを予測していく為には、必読書となるそんな１冊です！！
（２）ここに注目！！
- 専門家 ：経験と直感に基づく意見。
絶対計算：大量データの解析に基づく分析。一見、まったく関係のなさそうな二つの要素の相関関係を計算することで意外な事実が見えてくる。
→ 各種の分野で、次々に絶対計算が勝利をおさめている。
【例】ワインの品質（市場価格）
*専門家の品質予測はほとんどあてにならない。
*アッシェンフェルターによるワイン品質方程式は極めて優秀であったが、当初専門家たちは大反発。
しかし方程式は、専門家と正反対の予測を出して当てたり、まだワインができないうちにその品質を予測したりして実績を積む。 - ウォルマートは、入社テストの回帰分析から３つのことを学べる。
まず、ある求職者がどのくらいこの職場で続きそうかが分かる。
次に、その予測がどのくらい正確かがわかる。
この求職者は３０ヶ月続くという予想が出るかもしれないが、それとは別に、回帰分析はその求職者が１５ヶ月以下しか続かない可能性も教えてくれるのだ。 - 回帰分析を使うと、様々な要因がどんな結果につながるかを計算できる。このためには、回帰分析をかけられるような購買行動や顧客属性などの大量データが必要となる。
【例】大量データの分析によるパターン分析が人々の利便性を高める。
アマゾンの『この本を買った人は・・・』紹介。
回帰分析により、各人の属性と購買行動の関連を分析している。 - 従来の政策決定は、時の政治家や官僚の勝手な思い込みやイデオロギーに基づいて行われていた。その成果を判断するにしても、政策がよかったのか別の条件が変わったせいなのかわからず、だれも政策失敗の責任をとらずうやむやになるのが通例。でも絶対計算の進展によって、政策についてもその有効性をテストして、本当に効果のある政策をきちんと判定することが可能になった。
- 専門家と絶対計算のどちらが優秀かを比べると、ほぼ例外なく絶対計算が勝つ。人間は大量の条件にうまく重みづけができない。感情や先入観に左右されがち。
- 絶対計算がいま広まっている理由は、下記の通り。
１．コンピュータの進歩、特に記憶容量の進歩（クライダーの法則）
２．ネットによるデータ収集の容易化
３．データ売買の一般化
４．別々のデータベースを統合する技術の進歩 - 絶対計算の進展につれて、一般人も統計や数学の知識が必須となる。少なくとも、平均値と標準偏差値の考え方くらいは必須。単に知るだけではなく、自分の経験や直観と統計分析を相互参照できることが重要。
（３）本日の気づき
今売れている著者である勝間和代さんも小宮一慶さんも統計が好きと言われており、その理由が本書を読むことによって少し理解できました。
人の記憶容量には限界があり、どうしても大量データの前では統計に頼らざる終えません。
本当に身近なところでは、テレビの視聴率だって統計上の数字です。
こう考えると知らないところで統計って使われているのですね・・・。
統計学に興味を持ち、学んでいきたいと思います。
（４）目次
- 絶対計算者たちの台頭
- あなたに代わって考えてくれるのは？
- コイン投げで独自データを作ろう
- 確率に頼る政府
- 医師は『根拠に基づく医療』にどう対応すべきか
- 専門家vs絶対計算
- なぜいま絶対計算の波が起こっているのか？
- それってこわくない？
本日も読んで頂いて、誠に有難うございました！ 感謝！！
