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その数学が戦略を決める単行本 – 2007/11/29

イアン・エアーズ (著), 山形浩生 (翻訳)

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エール大学の気鋭の計量経済学者がわかりやすく書いた知的大興奮の書!
未来のワインの値段を決め、症状から病気を予測し、最適の結婚相手まで決める「絶対計算」とは? 一兆のデータが生む新世界秩序!

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本の長さ

340ページ
言語

日本語
出版社

文藝春秋
発売日

2007/11/29
ISBN-10

4163697705
ISBN-13

978-4163697703
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出版社 ‏ : ‎ 文藝春秋 (2007/11/29)
発売日 ‏ : ‎ 2007/11/29
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本 ‏ : ‎ 340ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4163697705
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4163697703

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ももん

いまでも日本では実践できてない。

2022年7月18日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

2007年の本だが、今でも古びていない。むしろその当時から
アメリカの企業が機械学習を行っていたことは、驚きとともに
今日の繁栄を見ると納得感がある。
ほとんどの中小企業はこの本に書いてあることを、今でも実践できてはないのではないか？

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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SM Neuron

創造性の価値が高まることが予測できる

2020年5月18日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

追いたい指標が明確になっているのであれば、本書記載の、
・絶対計算 ( 回帰分析、テラマイニング、嗜好データベースなど )
・ランダム化比較試験 ( 認知バイアスを考慮に入れた実験 )

などの統計値を使うことは、
問題解決の確率を高めるうえで、役に立つと考えられる。

また今後、
・総記憶データ量が今後増える
・実験データが増える

ということから、
一般的な問題は統計や実験データを用いて解決されていく傾向になるため、
未解決の問題や不確実性のある問題に対しての価値が高まることが予想される。
そのため創造性の価値が高まる。
観点を変え、新たな変数を考え、それを統計に組み込み、
データを積み上げていくことができような人の価値がどんどん高まっていくと。
本書を読み、改めて考えるようになった。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

DPOEX

面白かったが、疑問も少々

2013年5月25日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

『専門家のカンとか経験則は統計に負ける』『専門家のカンと統計学を併用すると、カンがジャマになるだけ』
という、いわゆる権威に対して厳しいデータを並べた本。

ワインの出来／不出来を簡単な統計データで予測でき、その予測は専門家より遥かに上回ってるとか、
経験豊かな医師より、統計的に証明された診断・治療の方が効果があるとか、
性犯罪者の人間性を考慮して軽い判決や仮釈放を許可しても、統計通りに再犯するとか・・・。
そう言った話は統計学の力を再認識するとともに、色々考えさせられる。
聖域と思っていた領域でも、一般の人間が統計学を武器に切り込んでいける可能性を示唆している。

ただし。
幾つか疑問点も。

例えば『ワインの評価』なんて、それこそ人間が決めてる事で、客観評価ってできないんじゃないか？？
糖度の上下だけで決まってるのなら、統計を使わずともその場で分かるし・・・。
いや、ワイン飲まないんでよく分かんないけど。
医療についても、同じ病気の人二人連れてきて、
一人は経験あるお医者さんに治療してもらい、もう一人は統計学者がデータに基づいた治療をする。
で、どっちが良くなるかを比べなきゃ、専門家がダメだとは言えないような。
もちろん、患者さんも統計学者でね。

で、もう一つ。
統計は既にあるデータを元に予測するしかない。
統計だけを元に全てを決定し、統計に反する手段やアイディアを『エビデンスがない』と否定していけば、
新しい発見、革新的なメソッドは見つからないのでは。
今あるデータを消費するだけの社会は、もしかして硬直して衰退していくだけなんじゃないかって、少し心配になるんだよね・・・。

7人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

kuwano

現代の企業の意思決定としては、もう一般的になっている

2014年2月20日に日本でレビュー済み

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絶対計算＝大量テータ解析による意思決定

2007年ごろに書かれた著作で、かなり前の本ではあるが、その後のビッグデータ時代の到来を予告してるかのような内容である。

気になった点として、エパゴギクス社のエピソードがあった。
同社は映画の脚本を回帰分析することで、興行収入を高い精度で予測するサービスを提供している。
7年近く経った今、その予測精度はさらに改善されただろうことは想像に難くない。
現在もテレビ・映画産業を始め、定量分析に基づいた意思決定の支援サービスを提供している。
非公開企業のため、創業から現在までの成長過程を確認することはできなかった。
ちなみに、鳥取大学も2012年に映画のヒットを予想する数理モデルを発表している。
エパゴギクス社のそれとの違い、精度の差異については分からない。

また、著者の創業したstickKというサイトも現在も存続している。
ダイエット等の目的達成の為のコミットメント支援サービスとして、日本でも利用者がいるようである。

『統計的に誰も気にしない箇所を探し出し、そこに掛けるコストを減らす（例えば自動車のナンバープレート部品のコスト削減）』ことで利益を捻出することも、企業努力として一般的なのだろう。
例えば自分でビジネスを始める場合、その様なスーパーインテリジェンス企業を相手に戦うことを覚悟しなければならない。

最近の日経新聞にも、管理職の裁量権限は狭まり責任が増大する、という記事あった。
まさに著書の指摘が現実に浸透してきている結果だろう。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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親カッパ

統計の威力について語った本、いつもながらの山形さんの訳がくせもの

2013年1月27日に日本でレビュー済み

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法律家兼経済学者が書く、統計が示す結果の威力を表した本

巻末付注が多量につくこの本は、著者が学者らしくちゃんと
引用先を示していてとても信頼が置けます。
かといって学者様の本にありがちな、読みづらい本でなく
とてもわかりやすく、まるで教科書のような章のまとめまで
ついているありがたい構成になっています。

本のあらましは、
　序章で、この本を読むモチベーションつまり、統計で推測した
ワインの価格の方が、専門家よりもより正確なこと、そして
著者自身分析を行った結果が、経験よりも多くの知見を
得られることを述べています。
　そして、親切なことに、最初の５章が、経験と直感VS統計結果では
ないですが、データがもたらす大きな変化について、いろいろな例を
あげて述べています。
　後半３章で、この変化がどのようなものなのかについて述べ（６章）
変化にとり残される人つまり、この変化で損をする人は（７章）を確認しています。
最後に新人類、絶対計算をする機械だけが生き延びる世界でなく
絶対計算を味方にする専門家が生き延びる世界（８章）と締めくくっています。
さいごに文庫本では、本文中に扱ってきた内容をインターネット上で
無料で扱えるような紹介があります。

　アマゾンの「おすすめ」に統計の威力が関わっていたのはしっていましたが
それ以外にも色々な統計の応用例が載っていて、まさに「戦略を決める」
という感じがします。（ただし、この「戦略を決める」というのは
邦題で英文とは違います）
また、全く場違いな人が統計を振りかざして出来る世界というと
そうでもなく、最終章でも述べているとおり、いかに有効な
ツールとして使いこなすのが、これから求められている資質と
いうのがひしひしと感じました。

山形さんの訳には賛否があって残念ながら私は、意訳過ぎる山形さんの
訳が好きではありません。が、それを補ってもあまりあるこの内容は
読みやすさも手伝ってとても良い本だと思います。

7人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Keiichi Kamimura

良書ですね。

2019年3月22日に日本でレビュー済み

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実践（結果）を通じた数学的思考の整理が出来る良書です。
難しい表現もなく、文系の方にもお薦めです。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

ウニタコイクラ侍

絶対計算が人間の意思決定に取って代わられる

2018年9月9日に日本でレビュー済み

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本書では一貫して絶対計算(すべてを大量データに基づく数字を使って意思決定を行うこと)の利点を現実のいろいろな例から説いている。たとえばアマゾンやクレジットローン会社、政府機関までもが、いまや絶対計算主導になっている。絶対計算が近年使われてきている背景は、技術の進歩やオンラインによる大量データ収集、データ売買の一般化によるものである。
本書の最後の方では、人間の専門家よりも絶対計算による意思決定がより優れいるという結果が出ており、将来的には人間の活躍の場は絶対計算のための仮説を作ることに重きが置かれるだろうと説いている。最近のAIとシンギュラリティにも非常に関わりの深い視点ではないだろうか。

6人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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メイトリックス

文章の長さほどの内容はありません

2011年1月3日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

本書で言うところの"絶対計算"ってすごいよ。
一言でいうとそんな内容です。
で、"絶対計算"とは何か?
　　・回帰分析
　　・無作為抽出評価
　　・ニューラルネットワークによる推定
ということらしいですが、
それぞれ具体的にどうこうということは
ほとんど記述されていません。
無作為抽出については比較的詳しく記述されていますが、
これは説明しやすかったからでしょうか。
数学的には突っ込んだ内容は全くなく、
正規分布と標準偏差についての軽い説明ぐらい。
回帰分析については具体的にどのように算出されるかの説明は全くなし。
正直、期待を裏切られました。

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