川添節子のレビュー一覧

データは騙る 改竄・捏造・不正を見抜く統計学

株価やアメリカ選挙、被弾された戦闘機などの統計をもとに、数字に盛られた、あるいは不足した観点を指摘する。数字にとって大切なのはその根拠にあり、説明の付かない事象には、説得力がない。
面白いと思ったのが、被弾を受けて生き残った戦闘機よりも、墜落した戦闘機の統計を採ることの意味が面白かったです。何となく上手くいっているからよりも、根拠に基づいて行動することの方が良い気もします。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

予測情報とベイズ定理について。確かにメディアで大胆な予測をする人は言い切る分目立つが多面的な予測力に欠ける。

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？

歴史が好きなので面白く読めた。
特に興味深いのが、最初期の帳簿には十字架が記されていたということ。これはクリスチャンである彼らからすると神に誓って不正はしないということである。つまり会計をするものにとって重要な要素は誠実であることだったのだ。
僕も会計を生業とするものの１人として大事にしたい。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

予測の難しさ、過去に基づく予測がいかに誤りであるかがよくわかる。個人的にはUSの民間天気予報サービスの降水確率の発表手法を取り上げた章はニュースの受け手を考えた工夫があり、興味深かった。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

予測の難しさや注意点を記述した著。人間が陥りやすい予測の罠を豊富な事例と供に記載している。かなりボリュームが多いが読みごたえがある。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

統計というシロモノは門外漢からすると、たいていいかがわしく見える。

それは、本質的には確率論でしか語りえない予測が、あたかもそれが絶対的なことように提示されるからだ。統計に100%がないことは、素人でも皮膚感覚で十分にわかる。

著名な統計家である著者ネイト・シルバーの会いに行く「優れた統計家」たちは、いずれも予測があくまで確率論であることを真摯に語り、フィードバックを用いしてモデルを修正し精度を高めることにこそ心血を注いでいる。

著者自身も自信を「ベイジアンである」と語り、人間を完全に合理的なホモ・エコノミクスとして想定するフィッシャー学派と対置させ、不確実性の存在を隠そうとせず、むしろ積極的に語っている。

「事前確立」をモデルに組み込むというベイズ統計学は、経済学における行動経済学の台頭と軌を一にしており、両者は同じ思想に根を張った兄弟分といえると感じた。

これからもテクノロジーは高度化していくだろうけれど、数字だけをブラックボックスの中でこねくり回して、それらしい理屈で大衆を扇動しようとする統計家は、もはや信用を得ることはできない。“正しい”インプットと、修正を恐れない真摯な態度。統計と向き合うににあたって失ってはならない金科玉条（皮肉ではなく）。

ビジネスにおける統計の活用においては、どうしてもハッタリの要素も交じってくる。競争原理のなかで、切り捨てなければならない正直さもあるだろう。正確性を欠いたとしても押し切らねばならない場面があるのであれば、やはり一番大切なのはクリエイティブ／アウトプットの突破力ではないか……？そんな気がしている。

取締役会の仕事 先頭に立つとき、協力するとき、沈黙すべきとき

一昔前の「取締役」と言えば終身雇用の「アガリ」的位置付けであった。いま取締役に求められるのはまさにDirectionである。とはいえ取締役の機能を定義することは難しい。業務が極めて非定型だからだ。

本書はケーススタディを列挙しその役割と機能を問う。冒頭のアップル社の事例は取締役会が主導を握り復活と成長を成し遂げた最たるかつ稀有な事例と言えよう。

多数の成功事例や失敗事例、チェックリストなど、取締役を極力科学しようと試みているが、やはり定性的になっており成功事例の反復性や再現性が低いのは今後の課題だろう。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

予測についてのデータサイエンティストの本。政治の選挙予測、経済から野球、テロの発生確率、天気予報、地震予知、オンラインポーカー、人工知能によるチェスのプログラム等、扱う範囲が広く、事例が多いので面白い。

◼︎予測には向いている分野とそうではない分野がある（現時点では）
過去の観測から天気予報の精度は非常に向上しているといえるが、未だに天気予報士は予報が外れた時に怒りのメールを受け取る。
地震は発生の間隔が天気の変化より長く（予測のためのデータが圧倒的に少ない）、かつ観察対象は地中で見えづらく、複雑なため予測することは非常に難しい。確率論で「何百年に何回、どれくらいの確率論でどれくらいの規模の地震が起きる」と予想はできても、「●月●日××で地震が起きる」という予測はできない

◼︎世界はそんなに単純ではない
予測モデルを作るときに失敗しがちなのは、単一の現象など少ない指標で複雑な世界をシンプルにあわらそうとすることである。すべての事象が単純なモデルで説明できるわけではないという前提にまず立つ。

◼︎シグナルとノイズを見分ける
シグナルは、予測したい事象が発信する兆し、ノイズはシグナルをシグナルであると分からなくしてしまう雑音。
物事が起こった後に、シグナルをノイズから見分けるのはやさしいが、その前からシグナルをシグナルとして見ることは至難の技である

◼︎予測することが未来に良くも悪くも影響する
選挙戦など、候補者の支持率などが公表されることで、有権者の行動が変わることもある。カーナビシで、渋滞を抜ける最適な道路選択に従った途端、同様の指示を受けた車が集結して渋滞するなど。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

『マネーボール』で有名になった野球データを分析し、選手の優秀さを予測するシステムを開発した著者。
2008年の大統領選の結果も予測したらしい。それがどれほどすごいことなのか実感はないが。

①ノイズとシグナルを見極め、より最適な判断ができるようになるためには？
②ベイズの定理について

①
知識としてノイズのパターンを知り、見分けられるようにする

②
ベイズの定理で使うデータは、すべて事実に基づいた数字ではなく、推測や人の主観が入る。そこにこそ、優位性を見出している、のかな？
ベースボールのスカウトはいなくならないし、データや計算だけに頼るのではなく、人の経験や判断、直感などがコンピューターに勝ることは少なくない。
ただし、より適切な判断を常に行うことを人は苦手とするため、データを用いることも忘れてはならない。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

映画「マネーボール」で一躍有名になってた著者による、よろす統計本。扱うテーマは、金融危機、政治、野球、天気、地震、インフルエンザ、ギャンブル、ポーカー、地球温暖化、テロ。統計データを読み取る人間のバイアスが判断を誤らせるという話には嘆息。著者自身がKPMGに勤務していた頃にオンラインポーカーに全ての余暇をつぎ込んでいた話も面白い。気温観測地点が都市部に偏在しているバイアスを排除したデータを使ってIPCCの調査結果を再検証したUCバークレーのチームが「温暖化は確認できる」と結論づけた話も面白かった。

同僚Mさんから拝借した。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

現在、膨大な量のデータが手に入るけど予測精度が上がったものとそうでもないものがある。野球、天気、巨大地震、経済などの予測をネタにして、シグナルとノイズ、不確実性をもたらすもの、間違った予測に流れてしまうバイアスを説明している。データ分析と行動経済学を混ぜ合わせた感じの本。面白かった。
世の中を二分論で見るのではなく確率的に見る、という考え方を意識的に身につけたい。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

2012年の大統領選において全米各州の結果をあてて日本でも話題になった538（five-thirty-eight）の主催者であるネイト・シルバーが語る「データを用いた予測」の方法論。

こう書くと、なにやらすごい定理や発見が書いてあるのか、と思いきや本書はそういった類の本ではなく、考え方やそもそもどういったルートを経て今のような考え方にいたったのかということを丁寧に記している（きっかけはもはや古典になってしまったセイバーメトリクスなわけだが）。なので、最初に本書を開いた僕のように「アカデミックな」アプローチがこれでもか・・・と書いてあることを期待した層にはちょっと期待外れかもしれない。

では、僕が本書を楽しめなかったというとそんなことはなくて、凡百の「ビッグデータ本」なんかなくても、これ一冊があれば十分なんじゃないか・・と思うぐらいこの本は気にいった。結局この本が言っているのはデータの中で「ノイズ」と「シグナル」を正しく選別し、そのストーリーを考えましょう、ということにほかならない。結局これが出来ずに本書で言うところの「特性適合」に陥ってしまっている例と言うのはかなり多い。

ノイズとシグナルをどう読み分けるかという、その根っこのところはあまり深く書いてないし（そこがまさしく著者の競争力の源泉だから仕方ない。もしかしたら言語化できないかもしれないし）、この一冊を読んだからと言ってベイズ統計学が出来るようになるわけではないのだが、少なくともこういう内容が広まれば予測するとはどういうことか・・・というのがもっと落ち着いて議論できるようになるのではないだろうか。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

データを使う場合のみならず、物事の見方を示唆する内容になっていると思う。決して読みやすい訳ではないけど、事例は面白い。予測ってそういう捉え方を前提でするもんだよね。というのが腹に落ちる。

給料はあなたの価値なのか――賃金と経済にまつわる神話を解く

米国での低賃金で危険な職場で働く人と何億もの給与を得るCEOとの比較からみた、経済の問題である。
　日本にそのままもってくるには難しいし、教員養成系大学の学生にとってはまだわからないかもしれない。
　日本の状況に合わせたこうした本が書かれることを望む。

欲望の見つけ方 お金・恋愛・キャリア

パラパラつまみ読みです。
誰々が持ってるから私も欲しい、は小さい時にありました。
企業のマーケティングにかけるお金、パワーはすごいので飲み込まれないように気をつけたいです〜

•私たちが欲しがるもののほとんどは、模倣によるものであって、内在するものではない。

•マズローの欲求階層ははっきりしすぎている、基本的な欲求(生理的欲求、安全的欲求)が満たされた後、人は明確な階層のない欲望の世界に進む。

•何かを欲しいと思わせる人やモノがある。欲望にはモデルが欠かせない。
その人が欲していると言うだけの理由で、そのモノに価値を与える人である。

•著者の言う充足の物語の要件
①行動的であること×受動的
②自分でうまくやったと思っていること。
③充足感をもたらすこと。

欲望の見つけ方 お金・恋愛・キャリア

欲望のメカニズムについての話は面白かったが、どんどん自己啓発的になっていった。あと例え話が多すぎる。(しかしこの意見もこれを読んだ人の感想を模倣している気がする。)

模倣の欲望に対処するコツ
1.モデルをはっきりさせる
→模倣の対象をハッキリさせ、自覚する。

2.模倣に逆らう知恵の源を探す
→模倣の影響が少ない知識の源を探す、専門家

3.不健全なモデルとの境界をつくる
→相手の影響から距離を置くようにする

4.イノベーション(革命)を起こすためにイミテーション(真似)を利用する
→イノベーションは創造的な手順の中で後工程で生まれる、オリジナリティを基準に競わない

5.欲望のポジティブな弾み車を回す
→欲望による好循環をつくる

6.価値のヒエラルキーをハッキリさせて伝える
→価値基準の階層化を作る、優先順位、絶対的な価値を作る

7.反模倣的な方法で判断する
→意見を出す時には他の人の意見を見えないようにする

8.あなたの世界に欲望のシステムの地図をつくる
→世界の中で欲しい、欲しくないと思わせるシステムがあることを知り、理解する

9.欲望を検証する
→対立する複数の欲望に向き合い、それによって将来どうなるか考えてみる

10.深い充足感を得た行動を語る
→共感の新しい窓が開かれ、濃い欲望が発見できる

11.真実のスピードを上げる
→本当のことがちゃんと伝わるようにする

12.深い沈黙に投資する
→喋らない、画面を見ない、音楽を聴かない、読書だけはいい。これを毎年少なくとも三日は連続で。沈黙の中でしか得られない思考

13.相反するものの共存を探る
→今までは無理だというものを超越して新たなモデルをつくる

14.瞑想思考の練習
→まずは飲み物を持って１時間まるまる木を眺める、目標を持たないことを覚える、ゆっくりとした非生産的な思考

15.ほかの人の要望に責任を持つつもりで生きる
→自分自身も出会う人に欲望を与える、ポジティブな欲望のモデルになる責任

欲望の見つけ方 お金・恋愛・キャリア

『欲望の見つけ方』は、ルーク・バージスによる現代社会の「欲望」の成り立ちを深く掘り下げた一冊です。私たちが「欲しい」と感じるものの多くは、実は他者の欲望の模倣であり、社会的・文化的な影響の産物であるというルネ・ジラールの模倣的欲望理論を土台にしています。著者は自らの哲学的な学びと起業経験を織り交ぜながら、消費文化やSNSの中で生まれる「薄い欲望」に振り回される現代人が、自分の本当の「濃い欲望」を見つけることの重要性を説いています。

本書の特徴は、単なる理論の羅列や一般論の提示に留まらず、著者の身体感覚や経験が色濃く反映されていることにあります。そのため、内容は動的で流動的、一問一答型のような明確な回答が示されるわけではなく、むしろ読者が自らの内面と対話しながら読み解き、問いを立てていくことが求められます。この点が読みにくさの一因であり、一方で本書の本質的価値でもあります。

読者としては、筆者の内面や経験に寄り添い、その視点に共感しながら理解を進める必要があり、「自己一致」という概念がこの対話の軸になることに気づきました。自己一致とは、自分の内なる欲望や価値観と外的行動が調和している状態を指し、本書の「濃い欲望」探求の核に相当します。このワーディングがなかったら、議論はもっと抽象的で断片的になりかねず、大切なテーマを捉えきれなかったかもしれません。

また、本書の読み方や内容は、私が学んでいるエグゼクティブ・コーチングの実践と多くの共通点を持っています。コーチングの表面的なスキルだけではなく、クライアントの深い内面に迫り、真の自己理解を促す態度は、本書の「欲望の模倣」からの解放や自己の本質的欲望の探求と重なります。これは現代社会の自己啓発やビジネス教育の課題を反映しており、表層的な成功論に対する批判的視点としても有益です。

一方で、本書の内容は単純に理解できるものではなく、専門用語や哲学的な探求は時に難解であり、「言葉遊び」に陥る危険も指摘されます。重要なのは、こうした言葉や理論を単なる知的な装飾とせず、自己の生活経験や感情と結びつけて実体験として咀嚼することです。そうした読書態度がないと、本書は空虚に感じられかねません。

総じて本書は、欲望という人間の根源的なテーマを多角的な視点から探究し、現代の消費社会で生きる私たちに「本当に欲しいものとは何か」を問いかける挑戦的な作品です。そのため、読むには主体的な自己対話と深い思考が必要ですが、そこから得られる洞察は深く、精神的成長や自己実現に繋がるでしょう。読者は単なる読み手を超え、自分の内面と向き合う「対話者」として本書に接することが求められます。

本書は読み手によって理解や感想が大きく異なる、まさに「問いの書物」であり、現代における自己の欲望や価値を再検討する重要な一冊といえます。

給料はあなたの価値なのか――賃金と経済にまつわる神話を解く

現代（2025）において、資本主義を是とする世界の機軸となり国や経済、そして個人に至るまでその多大な恩恵と負債を与えられている。新自由主義的（「個人の自由」と「市場原理」を最優先とする思想）は世界的に1970年代以降に潮流し、個人が経済を回していく時代となり、その思想主義は改変されながらも現代まで生き続けている。
さて、本著では、「賃金が高い＝社会的に価値のある人」「賃金が低い＝努力が足りない人」では無いと批判的主張をしている。その時の時代であり、経済であり、労使関係であり、運とも述べている。別に給与を他者に言う必要もないし、嫉妬やマウントをとっても仕方がない。時間の無駄である。賃金が低いには個人というよりその組織や会社の財務や経営思想の影響が大きい。違う見方をすると、売上が低い会社は信用がないかと言われると、答えは業界によるになる。
著者は「個人で努力すれば報われる」という新自由主義的な価値観の危うさを批判し、むしろ社会的・政治的な「仕組み」や「制度の選択」が、個々人の報酬や幸せに強く関係すると示唆しているが、別に社会主義や共産主義を推奨しているわけではない。資本主義を是とする経済社会の中での視点と向き合う姿勢を提案する本である。
本著の視点は、雇われ労働者も経営者も含まれる。労働者であれ、経営者であれ、お金を稼いだからといって選民的思想になってはいけない。その時の時代や運や社会情勢など複数の機会と運と努力が結んだ結果であり、完全な再現性はない。
本著では、お金を稼ぐことは悪とは言わない。が、同時にデメリットもあると示唆し提案し、賃金が低いのはあなたの能力のせいではないということを示唆する内容の本となる。成長し、行動し、失敗し、反省して、立ち上がり、汚泥を啜りながら前へ成長していくの繰り返しなのだ。
給与から紐解く、労働者や経営者から富裕層に至るまで様々な視点で思索を与える良書である。

欲望の見つけ方 お金・恋愛・キャリア

何かの書評で知って読んでみた。模倣の欲望は、日本だと横並びと揶揄されるものかもしれないが、その違いなどを考えながら読んでみた。

ボリュームが多く、前半のことを忘れそうになったりと、翻訳書なので仕方ないが、もっとコンパクトな方が読みやすかったと思う。

欲望の見つけ方 お金・恋愛・キャリア

外国の方が書いた本という感じで言い回しが独特なため、理解が難しかった。
とはいえ、欲は人がやっていることを模倣したい模倣理論である、ということはなんとなく伝わった。