斎藤広達のレビュー一覧

超文系人間のための 統計学トレーニング 「数字を読む力」が身につく25問

ど文系、数字苦手、文章題はトラウマ級に大嫌い、といった自分にとって、救済の本。
統計に関する本は挫折してたが、極めて平易で、例も身近でイメージしやすく、3時間弱で一気に読めた。
自分でも身近な数字で計算してみたくなるし、実際に私にもできた。

営業職やマネジメント、マーケティングの仕事において、モヤモヤすることが多かった。モヤモヤは統計、確率を理解できてないかったことに気づいた。

さすがコンサルタント。数字に弱い一般読者の弱点を理解して、よくぞ書いてくださった。著者に感謝。

超文系人間のための 統計学トレーニング 「数字を読む力」が身につく25問

数式や公式、専門用語を極力なくし、ワインの価格やスーパーの売上など身近なトピックを使用して統計を学ぶことができる。感覚的な発想と数値での分析と両方を場面に合わせて使いこなせるようになりたいと思う。

頭のいい人が使っているずるい計算力

昔から、計算力、暗記力のある人に、憧れていた。
数字のたくさんある文章をを見ると、拒否感を持っている。
この本は、数字の苦手な人に、チョッとだけ自信をくれる。
ざっくり、大雑把でも、数字をとらえることの大事さ。
「みんな」「平均値」「偏差値」の正しい考え方を教えてくれる。

インド式計算法、二桁の暗算のことも出てくるが、
以前読んだ時はハマって、信号待ちの前車のナンバープレートを見ながら計算をしてたこともある。
最近は、やり方さえ忘れたけど。

つまり、この本に書いてあるように、
計算力は慣れ、何回もやって覚えることが大事。
わかりやすい解説と練習問題が、すごくいい。

ビジネスでの、営業戦略を考える方、参考になると思う。
ネットでの評価の仕方の星の数などは、なるほどと思った。

とても読みやすい、ビジネス書だった。

数字で話せ 文系人間がAI時代を生き抜くための「伝える技術」

数字で語ることができない自分にとって、本書のタイトルは刺さりました。
数字で語る能力は、計算力＋伝える力。
数字を加えることで説得力が増し、相手に動いてもらえます。
また、数字で話すことで、BMとTMを見える化することが重要だと学びました。
「数値化できないか？」を習慣化したいです。

入社10年分の思考スキルが3時間で学べる ビジネスプロフェッショナルの必修基礎知識

ビジネスで直面する問題の解決策を見つけるための入門書としてすごく良い。
用語ベースでの解説が具体例も交えてあるため理解がしやすい

入社10年分の思考スキルが3時間で学べる ビジネスプロフェッショナルの必修基礎知識

例えば適当に流していたKPIとか、色々なセクションに分けてわかりやすい解説がしてあります。これはこうする、これはこういうこと、この会社はこう、みたいに図解があるのも助かります。
個人的には会計、決算書や損益計算書が？？？となっていたところなのでこのような解説は助かりました。
何度か読み返すとよりよくわかると思います。

入社10年分の思考スキルが3時間で学べる ビジネスプロフェッショナルの必修基礎知識

仮説と思いつきは違う
仮説とは過去の経験などの情報を元に立てられるもの
仮説には原因探求型と問題解決型の2種類がある
幻想の因果関係に注意する
PAC思考をもつ
不確定要素をマネジメントする妄想の力

ビジネスプロフェッショナルの教科書

ビジネスマンがワンランク上がるために、利用すべきビジネススキルについて。論理性から、財務諸表の見方、統計、オプションまで、幅広く取り上げている。斉藤さんの本は、わかりやすく、読みやすく書かれていて、難しいこともカンタンに見えてしまうのだが、知っていなければならないポイントが分かるので、おすすめ。 私にとっての難点は、著者の斉藤さんをよく存じ上げているので、斉藤さんのしゃべり方で読んでしまうこと。まあ、懐かしくも思うのですが。

頭のいい人が使っているずるい計算力

【トレーニングあるのみ】
いかに多く、計算が必要なシチュエーションに触れ、慣れていくか。それに尽きるのではないかな。２ケタ×２ケタの計算も、０がたくさんある計算も、必要性があればできるようになっていく。必要性がないなら無理しなくても……。まぁ、日常で使えるテクニックもあった。単位量あたりの考え方や、フェルミ推定など。感覚的な印象を正せるし、世の人々の生き方が見えてくる。単純に面白い。

超文系人間のための 統計学トレーニング 「数字を読む力」が身につく25問

こういう考え方があるので、何かの仕事を進める際にはパターンを事前に予測し、リスクを考えて交渉なり対応しましょう的な内容。どの規模、どの基準辺りを狙っていくか、の大まかな方向性を作るための考え方が主。
統計学がどんなものか知るために聞いてみたが、結果的に今の仕事とほとんど関係なさそうだったが、仕組み自体はパズルみたいで楽しい。

ただこの辺は欲しくなった時にAIが代替してくれそうな感じもある。
決まっているパターンにハメて対応するのはもう人間では追い付かない。
今後はむしろデータを集める作業の方が重要視されるんじゃないかなどと思った。

頭のいい人が使っているずるい計算力

実生活に役立つ内容で良かった。
具体例が身近で理解しやすい。

•逆数：スーパーで100g当たりの値段を概算するときに使えた、便利。

•大きすぎるケタを攻略：0が4つごとに万→億→兆→京

•@変換：あらゆる数字を自分事にする

数字で話せ 文系人間がAI時代を生き抜くための「伝える技術」

・曖昧な指示を数字に落とし込む ・主要な数字を覚える ・数字で話し相手に動いてもらうこと ・自分事にする。「@変換」一人当たり、一個あたり 大きすぎる数字は実感が沸かないので自分の把握できる数字にする ex.売上を従業員数で割る ・数字で話す際のコツはわかるわけがないと思考を止めるのではなく、なんらかのヒントを元に数値化する ・シナリオプラニングをする。 　楽観シナリオ（確率）/悲観シナリオ（確率）・・・思考停止を避ける ・得をすることより損をすることに過剰に反応する ・％は整数に

数字で話せ 文系人間がAI時代を生き抜くための「伝える技術」

数字で物事を話すのは世界共通で自分の意思、説得等に役立つ。自分事として考えるようになる。

・数字で話す＝根拠・理論に基づいた話しなので
声の大きな人、立場の上の人に対しても戦略として使える

@変換
・数字を自分ごと化する
予算〇〇万円→人数でわると一人当たり〇円、一個あたり〇円

数字で話せ 文系人間がAI時代を生き抜くための「伝える技術」

仕事を頑張りたい文系女子にこそ、オススメの本。
数字を使って話すことは、声の大きい強者に負けない弱者の戦略というワードに、その通り…！と味方してもらうような気分で読みました

超文系人間のための 統計学トレーニング 「数字を読む力」が身につく25問

本当に簡単な数学で統計学というものを書いている。
@変換、平均値、中央値、確率、期待値と中学高校数学で学ぶことばかり。
そこからの分散、正規分布、標準偏差、多変量解析と話が展開していくので理解しやすい。
もう少し詳しく、また現実的な実例が知りたいと思ったけど、もっと別のもので深く学びたいと思えるのがこの本のいいところかも。

超文系人間のための 統計学トレーニング 「数字を読む力」が身につく25問

2026/10/01「統計学トレーニング(再読)」斎藤広達
統計学の入門書、平易だがポイントは押さえる必読書
日本人の基礎知識として取得させると日本は変わるが
現在の権力者は困るから、簿記も統計学も教えない
「平均値」と「中央値」の区別に加えて、①データの分散②標準偏差③信頼度、これだけで大きく変わる
１．＠変換　一人当たりの数字に直す＝身近になる
　　面積当たり　時間当たりetc.
　「フェルミ推定」シカゴにピアノ調律師は何人いる？
２．平均の罠　サンプル数少ないと歪む
　中央値との比較をみる　「外れ値」の排除
３．シナリオ・プランニング
　「新車販促」 ①楽観ー施策a/b
　　　　　　　②悲観ー施策c/d
４．「ファネル　漏斗ろうと」
アポイント成功率(ー10%以下)
訪問成功率(30%)✕提案成功率(30%)✕クロージング(50%)
＝0.45%　なんと低い！新規営業の大変さ　
地域ブランド＝フランチャイズの有り難さ
５．正規分布　標準偏差
平均±１標準偏差　６８％
　　　２標準偏差　９５％
　　　３標準偏差　９９．７％
「２：６：２の法則」
偏差値＝平均点を偏差値５０　６０は±１標準偏差
偏差値６０超は受験エリート
６．Ｓカーブ　正規分布の累積
７．回帰式　決定係数Ｒ2＝予測値の二乗/実測値の二乗
　決定係数０．５以上　高すぎるのは？
　「外れ値」はチャンス→ベンチマーク手法
⇒多変量解析分析の時代へ
exワインの価格①年数②気温③降雨④前期降雨

2022/04/19「統計学トレーニング」斎藤広達
１．ストロー効果　思索はロジック　絞り込み　IBM蓑輪さんの教え
　　コンタクト ー訪問 ー提案 ー成約
　　２００　１００　５０　２５(12.5%)
２．偏差値　偏差値５０は平均３４％　６０は１偏差プラス１４%　
　　７０は２偏差プラス２％
３．「無作為抽出」＝大発明　サンプルは３０－５０で可
　　視聴率２０％の誤差は±2.6% 　誤差を１/１０はサンプル１００倍
４．データサイエンス
　　回帰式　信頼性は決定係数０．５以上あれば

超文系人間のための 統計学トレーニング 「数字を読む力」が身につく25問

専門的な用語や式をほぼ使わずに考えやすい事例を用いて統計学の一部が説明されています。非常に初歩的なので統計学までいかず数学の範疇であるようにも感じましたが、統計学が社会でどのように役立ち活用されているのか考える視点を養える面もありました。専門的な本を読んで挫折してしまうよりは興味を持つという点で本書をまず読んでみて色々な著書に触れるのが良さそうです。

入社10年分の思考スキルが3時間で学べる ビジネスプロフェッショナルの必修基礎知識

ビジネス上での思考方法のツールを幅広く学ぶことがてきる。その分、一つ一つについて深く学ぶことができるわけではない。巻末に参考書籍が紹介されているので、自分が気になった項目についてはそこに紹介されている資料等を使って深く学ぶのがいいと思う。
ただ、まずは広く学ぶ上では有用な本。

個人的には物語マーケティングと神話の法則が気になった。本来の使い方は会社にとっての『儲けの仕組み』『顧客価値』『競争優位性』と会社がもつシンボリックストーリーを組み合わせることで、他社が真似できない強みとするためのものだとは思う。
自分の仕事的にそのような使い方は難しい。ただ、自分が企画することをいかに自分ごととして社員に捉えてもらい、腹落ちさせるためにも使える手法なのではないかと思った。

仕事に役立つ統計学の教え

前半はとてもよく分かった。
今度こそイケる！と思ったけど、
重回帰分析からついていけなくなった。
悔しい。コレは私のアタマの問題です。
そのへんが問題ない人にとっては、
分かりやすい実践向けの本だと思います。

数字で話せ 文系人間がAI時代を生き抜くための「伝える技術」

グローバル社会では数字が大きな武器となる。数字をわかりやすい（扱い易い）レベル感に落とし込むためにも分解が大事である。分解することで自分事化することができる。

AIなどの技術は全て計算機をベースとしているので、数字に強くならないと技術にもついていくことができない。

正規分布、標準偏差を理解することは自分のターゲットを明確にできる。どれくらいのボリュームゾーンの話なのかを意識しなければならない。

「数字で語る」能力とは、つまりは「計算力」＋「伝える力」なのです。

大事なのは「数字で話し、相手に動いてもらうこと」 です。 　うまく数字を使って話すことで、議論はより具体的になり、仕事の指示もよりわかりやすくなる。