西内啓のレビュー一覧

マンガ 統計学が最強の学問である

うめ / 西内啓

漫画だけ読んで、気になる内容があれば本文で掘り下げる。
そんな読み方も許されそうな面白い書籍に仕上がってました。

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

「ベストセラーは予測できるのか」を、コンピューターで分析研究した1冊。

生成AIが話題になるよりも前の出版で、学術的な雰囲気もあってとっつきにくいかと思ったら、面白くて一気読み。

ほとんど「予測できる」といっていい分析結果の話は、そのまま人間の真理を突いてもいるようで、だから人々が熱狂して読みたがるんだなと納得した。

予測できるなら「書けるのでは？」という問いに対する著者の「模倣と創造は違う」という切れ味抜群のNOも清々しかった。

統計学が最強の学問である

西内啓

本書では、複雑な数式をほとんど使わずに、統計学の正しい考え方を豊富な具体例とともに紹介している。統計学の知識レベルにかかわらず読みやすく纏まっており、統計学に触れたことが無い人にとってはまず間違いなく統計リテラシーを高めてくれる示唆に富んだ内容であると思う。後半では少々難解な概念も多くなってくるものの、結局は統計値の誤差と因果関係をどのように区分して考えていくのか、という点を忘れないように丁寧に読み進めていくと、統計学を修めたことがなくとも十分理解できると思う。

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。

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。

統計学が最強の学問である

西内啓

統計学の基礎を理解する事ができる本だと思います。題名の通り、現代社会では統計学をもとにしたコンテンツが多い事を実感しました。統計学の考え方、統計リテラシーが身につけ、本質が何か。を考えるクセがついている人といない人では、同じ事象を目にした時に考える経緯、感じた結論が大きく違って来ると感じました。
もっと早く読んでおけばよかった良書だと思います。

統計学が最強の学問である［ビジネス編］

西内啓

統計学は学んだ事がありませんでしたが、実践編を読み、大変興味が出てきた後、ビジネス編を読みました。読みやすく体系的に理解できるように書かれている文章だと思います。実際の自分の業務上、蓄積されているデータを活用したいと考えていても、どう使うか。リソースが無い。などなどの課題から、放置されている貴重なデータが多々あります。そういったデータを活用すれば今起きている課題も解決の糸口は意外と身近にある。という状況も考えられると思いました。
実際の業務に活用すべく、すぐ着手しようと思える一冊でした。

統計学が日本を救う 少子高齢化、貧困、経済成長

西内啓

「統計学が日本を救う」という表題だが、少子高齢化などについて、データをもとに論じる本という方が正確。
ただ、データに基づいているので、著者の論旨には説得力がある。
政治家はこの本を一度読むべきだと思う。
今すぐやらねばならないことがたくさんあり、そして、この本を読むと、その道筋ははっきりしていることがよくわかる。

１億人のための統計解析 エクセルを最強の武器にする

西内啓

求めていたのはこの本のような実用的な本だった。
とりあえず流し読みをしたが、とにかくモチベーションが上がった。データさえあればなんでも分析ができる、それを教えられた。全て Excelで分析ができる。Excelがあるのがなんて良い時代なのだと再認識させられた。
まさに実践書。これをやらずして統計は身につかない。

TBSテレビ「ベストセラー講義」用無料版『統計学が最強の学問である』

西内啓

[an bread]

統計学最強

多くの具体的な例を示して、数と計算、数値データなどを用いて分析する統計学はとても重要で、使える学問であるということを伝える作品です。私、実は統計学は一回も履修したことがなくて数字含めてかなりの計算アレルギーなのですが、これを読んで少しは統計学の簡単な計算だけでも慣れようかと考えています。

＃タメになる

統計学が最強の学問である［実践編］

西内啓

前著「統計学が最強の学問である」の続著で、ビジネスに統計学を応用するために必要な「把握」「予測」「洞察」を行うための具体的な考え方、適用の仕方、ビジネスに活かし方を解説してある。
数式は出てくるが全て巻末の補足に廻して読みにくくないようにしてある。

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。

統計学が最強の学問である

西内啓

[大将]

星の付け方にも興味が湧く本

買おうと思ってレビューを見た時点で、星の平均は3.9。レビューの内容を見ると皆さん肯定的。星3をつけている人は自分には難しかった的な内容で本の良し悪しよりも自分が理解できたかで星を付けてる印象。
私は基本的に星5しかつけない（星4にも満たないと判断したら、そもそもレビューしない）タイプなので、本書で学んだエッセンスを活用して人の星の付け方を研究したいと思わせるレベルの良書でした。

＃タメになる

統計学が最強の学問である［実践編］

西内啓

統計学って、全部しらべなくても、〇〇％の確率でよければ、〇〇個調べてねというものなので、手間を省くための重要な方法です。そんなにサンプルがおおくなれけば、実際にしらべて納得してもらえば、そのすごさがわかると思います。

統計学が最強の学問である［実践編］

西内啓

少し数字が読めて、因果関係を読み解けることの大切さがわかる良書。数学的すぎないという点では「いかにして問題を解くか」などと並んで良書だと思う。

１億人のための統計解析 エクセルを最強の武器にする

西内啓

重回帰分析　p値0.15未満になるまで
Power queryデータの結合（vlookupつかうよりミスが少ない）

統計学が最強の学問である［ビジネス編］

西内啓

本書の結論は、企業の収益性を向上させるためには先人が積み重ねた理論を自社に適用できるようにカスタマイズする必要があり、そのために統計リテラシーを身につけようということである。本書では抜本的な幹となる活動の改善を最終目的とし、経営戦略、人的資源、マーケティング、オペレーションの4つの領域について理論と具体的な分析手順が詳しく解説されている。本感想では、なぜ先人の理論に加えて統計解析が必要となるのか、どのように統計解析をするのかという2点について述べる。
1. なぜ先人の理論に加えて統計解析が必要となるのか
どのような状況にも適用できる万能な理論は発見されていないからである。例えば、経営戦略を考える際に有名なフレームワークとして外部環境に着目するSCP理論、内部環境に着目するRBVがあるが、これらはどちらかが間違っているのではなく、「状況次第」で使い分ける必要がある。そしてそのヒントは企業のデータを用いた統計解析によって得られるのである。
2.どのように統計解析をするのか
統計解析の手順は、分析対象の設定→説明変数とアウトカムの決定→データ収集→データ分析→分析結果の解釈とアクションである。各手順の詳細は本書に任せるが、最も重要なポイントは最終目的に沿ったアクションを起こせるように解析を行うことである。

企業の収益性を高めることはすべてのビジネスマンに求められる課題である。経営学の理論、データ分析の両方に精通することで、ビジネスマンとしての市場価値をより高めることができると感じた。

データでもっと儲ける方法 経営とマーケティングのためのアナリティクスデザイン

西内啓

第一章では、データの加工やクレンジングの大切さを説きます。第二章では何を最大化もしくは最小化したいのか（アウトカム）それを何毎に比べるのか（解析単位）というリーチデザインの考え方を分かり易い例を挙げて説明します。第三章では機械学習は対象（解析単位）ごとに目的変数（アウトカム）を正確に予測し、最適な選択肢を提示するものとデータ分析との違いを定義するもリーチデザインは同じように重要と説きます。AIの価値を判断する基準として総負荷量、安定性、有効性、責任性、感情性を挙げ、クロスバリデーション法（交差検証）の必要性についても言及してます。終章ではデータ活用のプロジェクトチームについて説明するも最も重要なのは数字と理屈で意思決定のリスクを取れるボスとしてます。表題に「もっと儲ける」とありますが、内容は巷に広がる間違ったデータ分析やAIの使い方を憂い正しいをやり方を指南する書となっています。コラムと称して、自社製品のdata Ferry,data Diver,data Snaiperなら、先に挙げた面倒な作業が簡単にできると説明されてます。とても勉強になる良書でしたが、データでもっとも儲かるのはデータビークルさんのようです。

統計学が最強の学問である［実践編］

西内啓

最近読んだ統計学の本の中で1番面白かった。
統計学をビジネスとしてどう活用するのか？が非常に丁寧に書かれており、ビジネスマンは是非読んだ方が良い1冊だなと思いました。

統計学が最強の学問である［ビジネス編］

西内啓

具体的な統計の使い方が書いてあるので、すぐにでも実行できそうなものもあった。特に人事とマーケティングに関しては簡単にできそうだという感触を受けた。

予測よりも洞察のための統計が重要視されているのは前著、前々著の精神を受け継いでいる。