水谷淳のレビュー一覧

どうにかする：めちゃくちゃな状況で「圧倒的な結果」を出している人と組織の思考法

パウロ・サバジェ / 水谷淳

対決や交渉でなく、回避を選び事態を乗り切れ。

2026年最初の一冊は、なかなか刺激的な本だった。 本書は困ったこと、なかなか進まないことに対して、対決や交渉でなく回避を選ぶこと、どんな風に進めるかを伝え、具体的に便乗、抜け穴、誘導路、次善策の4つを提示する。
一見すると倫理的にどうなの…と思いそうなものもあったが、著者はその点も織り込み済み。具体例も含めて興味深く読むことができた。

科学文明の起源―近代世界を生んだグローバルな科学の歴史

ジェイムズポスケット / 水谷淳

西洋中心の科学革命観に対して、科学革命は他の地域も含めたグローバルな動きであり、これまでの科学史観からは零れ落ちていたイスラムやインド、アジアの貢献を拾い上げて、新しい包括的な科学史を構想したものである。特に中世までは、古典の知識に頼り実験による検証などの概念がなかった西洋の停滞に対して、イスラムやアジアの優位があった点も強調される。
確かに本当のところは今見られるようなコペルニクス、ニュートン、マックスウェル、アインシュタイン、プランク、ハイゼンベルグなどの点が単線につながっているわけではなかろう。ただ、これまでの科学史観が根本から変わったということにはならなかった、というのが所感。多くの人の貢献により今の世界の知識が積みあがっていて、その層は西洋由来だけのものではない、というのはその通りだと思う。それが具体的に記述された本、と言えるかな。

誰も知らない生命―アセンブリ理論が明かす生命とその起源

サラ・イマリ・ウォーカー / 水谷淳

理論物理学者であり宇宙生物学者でもあるサラ・イマリ・ウォーカー氏による「生命の起源」に迫る新理論。まるでレゴを築き上げるように複雑に規律立って構成した分子を「アセンブリ指数」「コピー数」という指標を持って定量的に測ることで、「生命とは何か？」ではなく「何が生命か？」というコペルニクス的転回で生命の起源を解き明かそうと試みる。「アセンブリ理論」は物理学と生物学に精通した著者ならではの理論といえよう。
著者は「生命とは存在しうるもののなかから選択を行うメカニズム」としており、ケムピューターなるものを使って実験を持って実証しようとしている。生物と非生物からバックキャスト的にアプローチするのではなく、演繹的に分子を起点にしてアプローチする手法はユニークで斬新。この理論においては異世界生命も我々の既知の姿であるのか？という根本に疑問を呈し、測定技術の進歩を我々が「知る」ひとつの重要要素とし、AIの存在も生命として正当化する旨の柔軟な発想が新鮮。ジェイムズ・Ｐ・ホーガンの小説の世界が来るかと思うとなかなかワクワクする。

世界の猫はざっくり何匹？―――頭がいい計算力が身につく「フェルミ推定」超入門

ロブ・イースタウェイ / 水谷淳

算数が苦手すぎる自分には、フェルミ推定の話よりも、暗算のテクニックの方が参考になったかも。

以下メモ
(一般的には常識なのかも、、、)

・AのB％を計算するときは、AとBをひっくり返してもOK
例)25の16％は、16の25％と同じ
そうすると、答えは４と暗算できる。

・お金を２倍に増やすには、72の法則
どんな増加率の場合でも、問題の量が２倍になるのにかかる時間は、72をその増加率で割る
例)利率４％の場合
72÷４＝18年で２倍になる
(厳密には69の法則らしいが、割りやすいので72らしい)

・平方根の暗算
例)170423の平方根

右端から左に向かって数字を２つずつペアにする
17　04　23

一番左の数字の平方根を概算する
→およそ４と少し(4.1)

一番左以外のペアの数を数え、その個数分だけ10をかける
→４×10×10＝400

電卓だと、412.823206712、、、

※面積からおおよその広さをイメージするときなどに使える


・確率を考える
宝くじが二回当たる確率を考えるとき、1回目に当たる確率×２回目に当たる確率ではない。
宝くじに当たっている人が、再び当てる確率なので、1回目の当たった確率は含めない。

同様に、２人の赤ん坊が同じ日の同じ時刻に生まれる確率を計算する場合も、２人目の赤ん坊だけを考えればよい。


最後に印象的だったところを引用

・50年後、コンピューターがあらゆる計算問題をほぼ瞬時に解けるようになっても、人々は頭の中でやる数のゲームに興味を持ち続けていることだろう。どうして？
なぜなら、人から教わったにせよ、コンピューターから出てきたにせよ、与えられた情報に疑問を抱く能力はつねに必要だからだ。あらゆる計算や判断をコンピューターに任せてしまったら、テクノロジーの奴隷になりかねない。

世界の猫はざっくり何匹？―――頭がいい計算力が身につく「フェルミ推定」超入門

ロブ・イースタウェイ / 水谷淳

数学は正確無比で美しい学問ではあるが、大雑把な数字の方が日常生活では役立つことも多いことを教えてくれる一冊。
数字をざっくり丸めて暗算したり確率で物事を考えることで、「精確ではないが大きく外れてもいない」結果を自力で導けるようになると、何となく世界の理を少し理解できたような自分になって、毎日が楽しくなりそう。

数学思考のエッセンス――実装するための12講

オリヴァー・ジョンソン / 水谷淳

報道される情報を鵜呑みにしてしまう瞬間は誰にでもあると思うが、そういう時にふと立ち止まってエビデンスを精査する習慣を身につけたいと思う。

度々出てくる数式が縦書きで見難かった。

最も賢い億万長者〈下〉―――数学者シモンズはいかにしてマーケットを解読したか

グレゴリー・ザッカーマン / 水谷淳

2025年5月2日、メルカリで「年収は「住むところ」で決まる 雇用とイノベーションの都市経済学」を安く出品してた人が他に出てた本。1,000円。

最も賢い億万長者〈上〉―――数学者シモンズはいかにしてマーケットを解読したか

グレゴリー・ザッカーマン / 水谷淳

2025年5月2日、メルカリで「年収は「住むところ」で決まる 雇用とイノベーションの都市経済学」を安く出品してた人が他に出てた本。1,400円。

楽しみながら学ぶベイズ統計

ウィル・カート / 水谷淳

ベイズ統計が何をしたいのか？何ができるか？どう考えるか？がとてもわかり易く書かれている。この本を一度まとめてから、ベイズをビジネスにどう使えるか考え続けていく

「感情」は最強の武器である―「情動的知能」という生存戦略

レナード・ムロディナウ / 水谷淳

理性とは異なる情動が、怒りや悲しみのなどネガティヴな感情だけでなく、やる気や共感などポジティブな感情にも影響を与えていると言うことですが、目に見えない頭や心の中の事だけになかなか理解が難しかったです。

理性と本能が並びたっている状態を御者が本能側をコントロールして理性的にしていると言うプラトンの馬車と言う考えではなく、外部からの反応に対して情動が起こり、情動により感情が湧き上がる、と言う玉突きのような関係なのでしょうか？

何か嫌な事があってムッとしても我慢してグッと堪えると言う考えだと本能と理性の関係に近いですが、ムッとした事に対して受容や再評価など自分の情動を認識して手懐けるやり方の方が、確かに感情をうまくコントロールできそうですが、少し意識的なトレーニングが必要そうです。

「ネコひねり問題」を超一流の科学者たちが全力で考えてみた―――「ネコの空中立ち直り反射」という驚くべき謎に迫る

グレゴリー・J・グバー / 水谷淳

表紙と邦題のインパクトが秀逸。ブックカフェで思わず手に取り、まんまとハマりました。
問題の回答を期待して読み進めると、脱線しているような枝葉の話がたくさんあり、ふんわりした結論がするっと流れるので、モヤっとなりそう。科学者たちの奮闘の歴史を楽しみながら読む本ですね。科学史と色んな科学分野が好きな人向け。
猫好きの科学者はたくさん出てきますが、表紙イラストから期待するような、猫の可愛さはあんまり出てきません。
個人的には最後の章はとってつけたような蛇足感がありました。

「ネコひねり問題」を超一流の科学者たちが全力で考えてみた―――「ネコの空中立ち直り反射」という驚くべき謎に迫る

グレゴリー・J・グバー / 水谷淳

ネコは例え背中から地面に向けて落下したとしても、多くの場合空中で体をひねって足から着地する。
そんな、日常的には目にしたことのある身近な振る舞いがなぜ可能なのか。その解明に情熱を燃やした科学者（実業家）たちの200年史である。

身近に目にする現象ながら、確かに、普通に考えると、何の足掛かりもない空中で体の方向を180度も変化させるのは奇妙なことである。
人が真似しようとしてもし得ない。

科学の分野が進展し、物理学が誕生したころから、この猫の動きがなぜ可能なのか、早くも注目されるようになっていたらしい。
しかし、その解明が、ここまで困難を極めるとは・・・・当時の科学者も、また本書の第１章２章のページを繰り始めた読者も予想だにしなかったのではなかろうか。

本書のジャンルは科学史である。
「ネコひねり」を解明するために、多くの科学者たちが挑んだ一大スペクタクル（？）である。
科学的な説明だらだら続く難解な書物ではなく（後半の方に行くと、ド文系人間にとってはやや難解だが）、とってもワクワクする、挑戦の物語である。

こんな教養書が、もっといろんなジャンルで世に増えれば、きっと理系人材だってもっと増えていくのではなかろうか。

アメリカの中学生が学んでいる 14歳からの数学

ワークマンパブリッシング / 水谷淳

小学生から中学前半くらいまで数学の復習にもってこいの本。約数など深く考えると便利だなと感じた。図形も久しぶりに見ると忘れているのが多かった。いい頭の体操になった

数学思考のエッセンス――実装するための12講

オリヴァー・ジョンソン / 水谷淳

Numbercrunch: A Mathematician's Toolkit for Making Sense of Your World

【目次】
はじめに

パート1　構造

第1章　図は口ほどにものを言う
グラフと表現／線形関数と多項式関数／オーバーフィッティング／まとめ／やってみよう

第2章　おおまかにとらえる
近似を使って理解する／予算を理解する／フェルミ推定／近似と感染致死／近似と集団免疫閾値／Eメールを数える／まとめ／やってみよう

第3章　対数を駆使する
サッカー選手の移籍額と指数増加／対数スケール／指数増加とパンデミック／指数増加と株式市場／ムーアの法則／まとめ／やってみよう

第4章　規則に従う
雨は降るか／時間を分割する／振り子とばね／安定性と不安定性、ブラックホールとフラクタル／カーマックとマッケンドリック／まとめ／やってみよう

パート2　ランダムさ

第5章　データはランダムである
コインと大きな数／期待値と分散／ゴール期待値／中心極限定理とガウス曲線／極端な値／まとめ／やってみよう

第6章　命に関わる統計
統計と仮説検定／信頼区間／回帰／推定と内挿／統計とパンデミック――国家統計局、地域感染リアルタイム評価、イングランド北西部の病床数／まとめ／やってみよう

第7章　陽性か陰性か
状況が重要である／条件付き確率／ベイズの定理／確率の表を書き換える／損失と対称性／医療検査／コロナウイルス検査の正確さ／不平等の原因を探る／まとめ／やってみよう

第8章　オッズと傾向
オッズと五分五分／チューリングとベイズの謎エニグマ／ベイズ因子と偽陽性／分数と感染症の拡散／まとめ／やってみよう

パート3　情報

第9章　情報にはパワーがある
クロード・シャノン／シャノンとエントロピー／ノイズを感じよう／複数の情報源／エントロピーとプール検査／シャノンとフィルターバブル／情報理論とギャンブル／まとめ／やってみよう

第10章　酔っ払い、待ち行列、ネットワーク
ナゲットと記憶／ネットワーク上でのランダムウォーク／待ち行列ネットワーク／コロナと経済指標を理解する／流行する――ネットワーク上での拡散／診察の順番を待つ／まとめ／やってみよう

第11章　計るための手段
測定基準を変える／偽りの傾向／データを通じて各国を比較する／日ごとの変動／世論調査／データを視覚的に表現する／まとめ／やってみよう

第12章　ゲーム理論
グー・チョキ・パー／囚人のジレンマ／ゼロサムゲーム／ミニマックス戦略／残るべきか、帰るべきか／強化学習／まとめ／やってみよう

パート4　教訓

第13章　過ちから学ぶ
1. 自分の決めつけていることを振り返る／2. この世界は取り散らかっている／3. 過去を重視しすぎない／4. チェリーピッキングをしない／5. モデルはあくまでもモデルにすぎない／6. 集団思考の可能性を考える／7. 願望はそのとおりには実現しない／8. 謙虚になって間違いを認める／9. 中道と中庸／10. 数学は正しいツールである

謝辞
用語解説
訳者あとがき
出典／参考文献／索引

「感情」は最強の武器である―「情動的知能」という生存戦略

レナード・ムロディナウ / 水谷淳

読んでて降りてきたこと2つ、中庸の一節、「喜怒哀楽の未だ発せざる、これを中という。発して皆節に中る、これを和という」感情・情動がでるのは人間として自然だが節度が必要ということ。
もう一つ、東畑開人さんが言ってた「馬とジョッキー」という言葉が妙にしっくり馴染む本

最も賢い億万長者〈上〉―――数学者シモンズはいかにしてマーケットを解読したか

グレゴリー・ザッカーマン / 水谷淳

最後の最後で本書は読者に対して勇気づけるような言葉を投げかけるが鵜呑みにしてはならない。

シモンズの功績は特別だし、並大抵の人間が出来ることではない。
自分に関する感想ではとにかく時期を見て何度も読み返すことが本書のエッセンスを得るために大切なことと感じる。

最も賢い億万長者〈下〉―――数学者シモンズはいかにしてマーケットを解読したか

グレゴリー・ザッカーマン / 水谷淳

最後の最後で本書は読者に対して勇気づけるような言葉を投げかけるが鵜呑みにしてはならない。

シモンズの功績は特別だし、並大抵の人間が出来ることではない。
自分に関する感想ではとにかく時期を見て何度も読み返すことが本書のエッセンスを得るために大切なことと感じる。

ＡＩに勝つ数学脳

ジュネイドムビーン / 水谷淳

　著者は私企業で教育プログラム開発に携わる数学教育の専門家。以前読んだ「暗号解読」の著者サイモン・シン氏との共同事業も行なっているようだ。原題は”Mathematical Intelligence -What We Have That Machines Don’t”で直訳すれば「数学的知性──我々にあり機械にないもの」となり、数学から見た人間と機械の所作の違いを炙り出そうというのが本書の狙いということになる。我々人間に備わった数学的知性の諸原則をつぶさに検証することで、「機械に数学的にやってもらう」ことと「自分自身で数学的に考える」ことの差異が明らかにされる。

　本書は7章からなるが、最初の5章で人間に備わった数学的考察の原則（枠組み）が一つずつ紹介される。例えば人間にはおおまかに世界を捉える「概算」という能力が備わっているが、これはあらかじめ世界に関する概念を有し、それに照らして有意味／無意味の基準を当てはめつつ重要な要素を篩にかけて取り出す、ということに他ならない。機械的なアルゴリズムは概念も意味も持たないため、重要な要素もそうでないものも一緒くたにクランチしてしまうのだ。
　また人間の脳は出来事を理解する際に、理論的整合性より不完全な直感を優先するという社会上の特性を持つが、畢竟過去のデータ間の相関関係を蓄積したもの（カーブフィッティング）にすぎない機械的アルゴリズムにはそのバイアスを増幅するリスクがつきまとう。これに対し、人間は世界に関する膨大な情報を抽象的な「心象風景」に圧縮して長期保存できるという能力を備える上、そうしたさまざまな抽象的な概念を複合的かつ総体的に纏めげる「統合」により数学的理解を高め、数学的推論のもとに真理と非真理を峻別する「論証」を行うことができる。そのような真理に関する論証は論理と情動の両面を手にする人間にしか不可能なもので、AIに論証を行わせようとすればそのような推論法則をあらかじめコード化して組み込んでおくほかはない。推論法則、つまりどのような場合に何を真とし何を偽とするかの判断は人間が行わなければ意味をなさないのだ。
　しかも、ゲーデルがいみじくも示した通り、その推論法則を含むいかなる形式的体系も完全かつ無矛盾ではあり得ない。とすると体系に関する真理を理解するには、その体系を超えたメタ推論体系の領域に足を踏み入れねばならないが、それは矛盾を受け入れ新たな価値観のもとで行動できる人間のみに可能なわざだと著者はいう。確かにいかなる価値観も持たないAI・機械的アルゴリズムが矛盾を許容するような事態は想像し難い。さらに「P≠NP予想」（一定時間内に検証可能な問題が必ずしも一定時間内に解答可能とは限らないとする仮説）からは、機械的アルゴリズムが解答できるが正誤の検証が困難な問題が存在することが示唆されており、まさにそこに人間のもつ問題設定能力が発揮できる余地があるのだという。

　最後の2章では、自分と他者の考え方についてメタ的に考察する際の原則に触れる。人間が何らかの活動に没入し集中力が相当に高まった状態を「フロー状態」と呼ぶが、これは自分の能力が課題の難易度に見合っている時にしか生じない。つまりインターネット検索などで解答のみを手軽に入手するのではフロー状態の至高の喜びを得られないことになる。さらに、強化学習に見られるアメとムチの方法論よりも、人間が内的に動機づけられて没頭する方がよりフロー状態による課題解決力が増強されるのだという。
　本書における著者の最大の主張は、「人間と機械の協力」、つまりチェスや「四色定理」の証明で見られるように、人間の側が創造性を、機械の側が計算力を受け持つことで最大の成果が挙げられる、というもの。そして、逆に人間が創造性などの重要な決定を機械に委ねてしまうと、人間の生活に関わる重要なアルゴリズム上の判断を検証する能力を喪失することになると警鐘を鳴らしてもいる。ここで言外に「アルゴリズムを検証・評価する能力こそが『人間らしさ』である」と述べているのが興味をひく。そのアルゴリズムの評価軸は「倫理」と言い換えてもよかろう。やはり往々にしてコンフリクトする価値観の優先劣後の問題、すなわち倫理や哲学の問題は人間の手のうちに残されねばならず、またそれこそが人間らしさの本質ということになるのだろう。

僕たちは、宇宙のことぜんぜんわからない―――この世で一番おもしろい宇宙入門

ジョージ・チャム / ダニエル・ホワイトソン / 水谷淳

宇宙に対する疑問を素人目線で解説してくていてすごく興味が深まる内容。無知の自分には発想しえない不思議に対して、どんどん深掘ってくれるので宇宙への興味・関心が増す。

最も賢い億万長者〈下〉―――数学者シモンズはいかにしてマーケットを解読したか

グレゴリー・ザッカーマン / 水谷淳

ニューヨーク近郊にあった巨大ヨット、アルキメデスのオーナーを調べたらジム・シモンズだったのがこの人の名前を知った最初。数学者でこれほど稼いだ人はいないだろうから、その投資手法が気になっていた。要は、人間が見つけられないアノマリーをコンピュータで見つけるという方法だったのか。こういう本が出たりして皆が真似するようになると、アノマリーが消えて成績が落ちるかと思いきや、今も60%を超えるリターンとはさすが。メダリオンに投資したい。。素晴らしいシステムを作ったシモンズだが、株価急落の際にはシステムが信じられず、経験の長い人に売買のアドバイスを求めたりするところは面白い。やはり納得して売買したいというのが人間心理。