川添節子のレビュー一覧

欲望の見つけ方 お金・恋愛・キャリア

ルークバージス / 川添節子

哲学者ルネ・ジラールによる「模倣の欲望」理論に基づくビジネス書です。人間の欲求に関する理論としてマズローの欲求階層が有名ですが、ジラールによれば、人は基本的な欲求が満たされれば明確な階層のない欲望の世界に進むとしている。欲望には、「薄い欲望」と「濃い欲望」があり、「薄い欲望」は他人が欲しがるものを欲しがることで際限がなく競争の世界になるのに対し、「濃い欲望」は自己の内面から湧き上がるもので、持続的な満足感がもたらされるとのことです。「濃い欲望」を見つけることが人生を豊かにするので、自分も見つけなくては。ビジネスにおいては、独自の価値からなるニッチ市場を開拓できれば、模倣されにくく競争が少ないため、大きく化ける可能性がある。いろいろと参考になる。

競争なきアメリカ――自由市場を再起動する経済学

トマ・フィリポン / 川添節子

今なお世界経済をけん引するアメリカ。
自由市場で起業家精神にあふれ、日本のように停滞しておらず、
GAFAMを筆頭にどんどん新しい発明があり、発展する経済大国。
総サラリーマン化した日本とは違う、夢の国。

と思っていたらこのタイトル。
読み進めるにつれ、今やアメリカのネット料金はヨーロッパよりはるかに高い。
医療費に至っては最悪、、、

そしてその原因は競争がないから。
さらにそうなる原因はロビイスト。。。

日本も企業献金だの天下りだの補助金だのが問題と思っていたら、
アメリカはそのスケールも大きい。これに加えて選挙のための献金。
使う金額も比べ物にならない。

ダメじゃん、アメリカ。
途中まで読んで思い出したのは、

松嶋×町山 未公開映画を観るTV

東京MXでやってた。町山智浩さんが、未公開映画からアメリカの闇を暴いていた。
ウォルマートの回が印象的だった。
小規模店舗や消費者のことなど考えず、自らの利益の極大化だけのために動く大企業
って図式だった。（ほかのねたもたくさんあったけど）

GAFAMがろくに税金も払わずデカくなっているのも、
経営者がプライベートジェットに乗っているのも、
アメリカなのだ。
最近は日本もそのまねをして、
日産を滅ぼす直前まで放っておいた前社長が報酬を6億円もらってたり、
一部の奴だけが美味しい思いをして、庶民がどんどん干上がっていく。

私が書くと情緒的、というか、感情的だが、
この本は、これらをデータを基にエビデンスをもって実証している。

やはり日本はアメリカの真似をしてはだめだ。
まして今のトランプに追従していってもろくなことはない。
自分で考えにゃ。

はじめに
序論

I　アメリカにおける市場支配力の高まり
1　経済学者はなぜ競争が好きなのか……なぜあなたもそうあるべきなのか
2　悪い集中、良い集中
3　市場支配力の増加
4　投資と生産性の低下
5　自由参入の失敗

II　ヨーロッパの状況
6　一方、ヨーロッパではどうか
7　アメリカの物価は高すぎるのか
8　ヨーロッパ市場はどのように自由化したのか

III　政治経済学
9　ロビー活動
10　カネと政治

IV　いくつかの産業を掘り下げる
11　バンカーの報酬はなぜ高いのか
12　アメリカの医療──自ら招いた禍
13　星を見上げて──トップ企業は本当に違うのか
14　規制すべきか否か、それが問題だ
15　買い手独占力と格差

結論

補足資料／用語集／謝辞
参考文献／索引

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

ネイト・シルバー / 川添節子 / 西内啓

500頁超の大作ながら、何とかGW中に読み終えた。名著「マネー・ボール」に登場する野球データ分析アルゴリズムの開発者が、シグナルとノイズを見分けながら如何にしてより精度の高い予測を行うか、についての方法論と考え方を解くもの。

不確実性が高い世の中を生き抜く上でとても知的で楽しい内容だった。原著2012年、日本語版2013年発行、と年数は経っているものの、不朽の名作と言えるのではないだろうか。

本書全編を通じて、「ベイズの定理」に対する信頼が非常に高く、あらゆる可能性を検討した上で、新たな事象が起きるたびに見積情報を絶えず更新していくことで、真実に近付くことができる、という点が主張の骨子。

ベイズの定理が機能するには、初期見積（事前確率）が0%や100%であってはならず、その場合には如何に重要な新事実に行き当たっても見積の修正がなされ得ない、という点が示唆に富む。

以下は13章の事例（9.11の航空機テロ）を8章、12章の計算例に照らしてみたもの。

事前確率が低くとも可能性として検討さえしていれば、新事実に出会うに伴って確率見積が適切に修正され得ることが分かる。要は、（事後評論ではなく、その時に実際に）9.11 は止めることが出来たかもしれない、ということだ。あるいは、その後、見事に次の大規模テロを止めることが出来ている、ということかもしれない。

〈ベイズの定理の計算例〉

事前確率
航空機による自爆テロの初期的見積　x 10%

新たな事象が起こる　ー　飛行訓練時間50時間の訓練生がB747のフライトシミュレータ訓練を希望する（2001.8.16. にこの訓練生は逮捕された）

航空機による自爆テロが計画されていた場合に、飛行訓練時間が極端に短い訓練生が大型旅客機のシミュレータ訓練を希望する確率　y 70%

航空機による自爆テロが計画されていない場合に、飛行訓練時間が極端に短い訓練生が大型旅客機のシミュレータ訓練を希望する確率　z 5%

事後確率
飛行訓練時間が極端に短い訓練生が大型旅客機のシミュレータ訓練を希望した場合に、航空機による自爆テロが計画されている確率の修正見積
xy / (xy + z(1-x)) = 61%

事前確率10% は、新事実の認知に伴い
事後確率61% に更新された。
航空機テロは十分に起こり得る。

欲望の見つけ方 お金・恋愛・キャリア

ルークバージス / 川添節子

誰かの欲望にはモデルがいる。他人の欲望を真似すると無用な競争が生まれるんです。大切なのは自分の内側から出てきた濃い欲望を大切にするんです。その特徴は長続きしている欲かどうか。
歳を重ねると薄い欲望との見分けがつくようになってくる。

欲望の見つけ方 お金・恋愛・キャリア

ルークバージス / 川添節子

欲望はどこから来るのか、そしてその模倣の欲望との向き合い方について書かれており、ビジネスへの活かし方と同時に自身のメンタルヘルスにも役立ちそうな１冊。

欲望の見つけ方 お金・恋愛・キャリア

ルークバージス / 川添節子

何かモデルを見つける
自分はどうして、そうなりたいか考える
モデルは必ず存在する
どういう人生を歩みたいか真剣に考えること

お金
恋愛
キャリア

欲望の見つけ方 お金・恋愛・キャリア

ルークバージス / 川添節子

ルネジラールの欲望理論へ誘ってくれた、私にとって重要な書籍である。自分が主体的に持っているはずの欲望は、実は他人というモデルを媒介として持たされている欲望である、という話。この作用を認識し、適切なモデルを選ぶことが大切であると感じた。様々なところで言われる、主体性を持て、という主張に違和感を感じていた私にとってある種の救いを与えてくれた。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

ネイト・シルバー / 川添節子 / 西内啓

データ解析する場合に、シグナルとノイズをどのように扱うべきか書かれた本。気象、地震、テロなどなど予測に携わる人ならば一読すべき一冊。

欲望の見つけ方 お金・恋愛・キャリア

ルークバージス / 川添節子

模倣理論に関する入門書。1年生の国・セレブの国、スケープゴートメカニズムなど、新しい概念ばかりだったのでとてもおもしろかった。学術書として捉えると、実例を交えて分かりやすく書かれていると思う。

欲望の見つけ方 お金・恋愛・キャリア

ルークバージス / 川添節子

嫉妬でしんどい思いをした人や、やりたいことに溢れて迷走・疲弊したときに読む本だと思った。かつて自分は己の嫉妬深さでくたくたになった経験があり、嫉妬を克服するためにいくつかの方法を編み出したが、それを裏付けるような内容になっていて共感できる箇所が多々あった。

欲望の見つけ方 お金・恋愛・キャリア

ルークバージス / 川添節子

欲望には薄い欲望と濃い欲望があり、前者は模倣によって踊らされた結果としての欲望であり、人に害を与えやすい。後者は模倣性が低く人生の核となる。これらをより分けて、欲望のトラップを交わしつつ、人生幸せに生きたいと思う本。

らくがきファイナンス 人生で損しない選択をするためのお金の知識

ティナ・ヘイ / 川添節子

米国のお金に関するあれやこれをイラストとユーモアでわかりやすく教えてくれる本。 今まで単語を聞いて何がどう結びついているんだろうと謎だったことが、これを読んでいろいろ解決した。 特に、いま米国で起こっている経済成長、金利、税率、インフレなどがどう株式市場全体の動きに影響するのかがよくわかる。

データは騙る 改竄・捏造・不正を見抜く統計学

ゲアリースミス / 川添節子

統計データのゆがみについて
最後の章にまとめがあるので引用
パターンの誘惑
間違った、あるいはバイアスのかかったデータ
怪しいグラフ・データの省略
よく考えずに計算する
交絡因子がないか
絶好調の波vs大数の法則の誤解
平均への回帰
テキサスの狙撃兵(たくさんデータを集めて都合のよい部分だけ抜き出す)
理論なきデータvsデータなき理論

データは騙る 改竄・捏造・不正を見抜く統計学

ゲアリースミス / 川添節子

おもしろい〜
読み終わって、数字は嘘をつかないけど、嘘をつく人は数字を使うって言葉を思い出した。



意味のないパターンでも、何かの効果の根拠であると言われればすぐに意味があるものと受け止めてしまう。人間の弱点は、世界を理解したいという欲求から生じている。
認知ミス1.パターンとそれを説明する理屈の魅力にかんたんに屈してしまうこと。
認知ミス2.自分の考えを裏付けるデータにとびつき、矛盾する証拠を無視すること。


データ•グラビング
有意性を示すために、公表する結果を選別したり、データを強引に探し出したりするやり方
自己選択バイアス、たまごとにわとり。
生存者バイアス、データから理論を引き出す危険性。ビジョナリーカンパニーの無意味さ。目に見えないデータの方が重要な意味を持つこともある。

元になる数字が小さいとき、比較のために規模を調整するがその調整のせいでおかしなことになることもある。時間の経過以外に共通点のないものを比べるときは、りんごとプルーンを比べるようなものだ。
チャートジャンク、テキストジャンク

ジョン•メイナード•ケインズ　
長期的には、われわれはみんな死んでいる。嵐吹き荒れる季節に経済学者たちが言えるのが、いずれあらしは過ぎ去って時間がたてば海はふたたび静かになります、というだけなら、それはあまりにも仕事として簡単すぎるし役立たずすぎるだろう。

アインシュタインが即答した最も重要な概念は複利。

第19章の総まとめはすごく助かった。
パターンは理にかなった説明がなければただのパターン。理にかなった理論は新しいデータで検証しなければならない。
交絡因子、自己選択バイアス、
チャートジャンク、
考えずに計算、比較する、サイズ、時間の経過による意味、無関係なデータ比較。
見えないデータに意味がある
平均への回帰
大数の法則
テキサスの狙撃兵、これはおもしろかった！適当に打って集中的に当たったところに的を書く！不自然なグルーピング、
除外されたデータ
信じたいものを信じる人がいる
理論なきデータ、宝くじをあてるコツ、スーパーボウルの結果による株価の行方、

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

ネイト・シルバー / 川添節子 / 西内啓

データアナリシスの基本を学ぶ本としてよいのではないだろうか？

ノイズをいかに見抜き、それを排除して思考することが大切。

データは騙る 改竄・捏造・不正を見抜く統計学

ゲアリースミス / 川添節子

スティーヴン・レヴィットのベストセラー『ヤバい経済学』の目玉の章である、ニューヨークの犯罪減少の最大要因が中絶の合法化、という内容が否定され、かつ、レヴィット自身がそれを認めていたのが、大変衝撃的だった。

他の内容は大体統計の面白本でよんだことがあるよう内容だったけど、筆が鮮やかでとにかく読みやすい。

バランスシートで読みとく世界経済史 ヴェニスの商人はいかにして資本主義を発明したのか？

ジェーン・グリーソン・ホワイト / 川添節子

なるほど会計というのは思想的におもしろいのだな。フランクリンやベンサムの発想も、17〜8世紀の会計の進歩なしには存在しなかった。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

ネイト・シルバー / 川添節子 / 西内啓

・統計学の勉強本ではなくて，「目の前にあるデータの見方についての誤りを正すための警告をしている本」だろうか。この本で統計学の勉強はできないが，普通の教科書よりもずっと豊富な知見を与えてくれる。

・人はシグナルとノイズの区別はできない。特に事前には。
・データ量を多くしても予測が正確になるとは限らない。シグナルよりもノイズが増える方が多い。
・結果として人はデータに騙される。本当は「騙された」わけではなくて，「見誤っている」だけなのだが。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

ネイト・シルバー / 川添節子 / 西内啓

邦訳されたすぐ後に買っていたのだが1/3くらい読んだところで放りだしていた。分厚いながらも別に読みにくい本ではないのに。このたび、家ですごす連休のお供として引っぱり出したのだが、これがまたコロナの時代にピッタリの内容であった。いま世界中が、きわめて不確実な状況に置かれながら少しずつ明らかになるウイルス/疾病の情報をもとに今後の見通しを更新していく、まさにベイズ的な過程のただなかにいる。私たちが「知っていること」と「知っていると思っていること」の違いを識別しなければならないと教えてくれる本だ。

ネイト・シルバーの文章には論理的な明晰さがあって読みやすい。少し斜に構えたユーモアとあわせて、なんとなく余白がない感じがアメリカ的な薄っぺらさとも言えるのかもしれないが、読んでいるこちらまで少しアタマが良くなったような気がしてくる。

本領である選挙やスポーツの予測にはじまり、金融、経済、気候、地震、テロリズムなどなど意欲的に幅広い分野の予測をテーマとしている。個人的には、シルバーの個人的な体験であるオンライン・ポーカーのくだりを特に興味深く読んだ。彼の実践的なスタイルは鉄火場で培われたのではないかと思わせる。

まさにタイムリーにインフルエンザなどの感染症の予測、疫学モデルにも1章を割いている。SIRモデルはシンプルすぎる（多様な行動をとる異なる人々のグループを捨象してしまっている）として批判しているが、ワタクシの最近の付け焼き刃知見では、そこらへんの多様性を導入したモデルもすでにあるようだ。これについては、この数年間での疫学の進歩なのか、単に著者のリサーチ不足なのかは不明。

ベストセラーコード 「売れる文章」を見きわめる驚異のアルゴリズム

ジョディ・アーチャー / マシュー・ジョッカーズ / 川添節子 / 西内啓

LDA(潜在的ディリクレ配分法)でトピックモデリングを実施し、その本にどういうトピックが含まれているか、またその他機械学習で売れている本とそうでない本の違いを解析した結果が書かれている。
アルゴリズムが選んだベストセラーになる確率が一番高い本は「デイヴ エガーズ」の「ザ・サークル」だったそう。
ジョン・グリシャム、ダニエル・スティールは多くのベストセラーがあるが、アルゴリズムでも説明できたんだそう。
ニューヨーク・タイムズのベストセラーリストから売れている小説を500冊ほど、それほど売れてない小説を4,500冊ほど選び、それを学習させモデルを作った。4年ぐらい掛けたらしい