その数学が戦略を決める

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①その数学が戦略を決める　＜イアン・エアーズ＞

タイトルに「数学」なんていう仰々しい単語があり、さらに本文中では「絶対計算」という単語が連発されるのだが、要は統計分析・データマイニングがすごいですよ、と紹介する本。具体例がぎっしりなので、イメージしやすいと思うが、普段から回帰分析や多量データの集計をやっている人にとってはやや冗長な内容。

細かい話はともかく、本書の中で大きなテーマとなっているのは「専門家」の立ち位置の問題だろう。ダニエル・ピンクの『ハイ・コンセプト』でも、今の私たちの「仕事」の多くは、安い労働力とコンピュータに奪われるというメッセージがあったが、まさにそれ。多量のデータを解析し、状況を判断したり、将来を予測する手法が一定の力を持っていることは間違いなさそうだ。そんな状況下、我々人間はどこで価値を出すのか。

本書で特に面白かった例は第4章の「医師vsプログラム」の構図だった。
「イザベル」という実在の診断プログラムを使うと、医師は患者の症状を入力して、最も高い原因一覧を得ることができる。医師も知識、過去の経験等いろいろな情報を頭の中で結びつけて、症状の原因を探るということをする。ただ、知識は常にアップデートされているわけではないし、主観・思い込みの類が判断の精度を落とすこともある。もし、最新の論文や臨床結果までカバーしたデータベースにアクセスして、しかも高い精度で解を出してくれるプログラムがあったら…本当に診断医はいるのだろうか？医師という専門職の座が無条件に安泰でないことは明白だ。勿論、人間にしかない直感や発見はあると思うので、完全に診断医は不必要になるということはないのだろうが、少なくとも、診断プログラムとの「融合」医療は現実になりそうだ。僕は、本書内で診断プログラムと相性が良いとされている電子カルテにもかなり興味があるので、本章は面白かった。

あとは、第5章に、人間の弱点と人間に残されている「出番」について述べられている部分があったので、メモしておく。

・人間の弱点
「人は何かについてまちがった信念を抱いてしまうと、それにしがみつきがちだ。新しい証拠が出てきても、信念に反するものはつい軽視してしまい、既存の信念を裏付けてくれる証拠だけに注目してしまう」（p154）

・人間の出番は残されているのか？
「一言でいえば、仮説立案だ。人間に残された一番重要なことは、頭や直感を使って統計分析にどの変数を入れる/入れるべきではないか推測することだ。統計回帰分析は、それぞれの要因につける重みは教えてくれる。だが人間は、何が何を引き起こすかについての仮説を生み出すのにどうしても必要なのだ。」（p169）

この2点は本当に重要な点だろう。特に後者はこれからの時代を生きていく上で外せない方向性の一つだと思う。

その他読了後の感想をいくつか。
まずは、本書で言うところの「絶対計算」について。データを解析して将来を予想。これは易し。何％の確率でこうなります…そう言うのは多くのことで既に可能になっている。ただ、これからはバックテストの発想が必要かと思う。推定と検定というやつだろうか。このサイクルがよく回りだしたところで、ようやく超「絶対計算」時代が到来するのではないかと思っている。
もう一つは個人的に伸ばさなければならないところ。偏差の頭とベイズ推定。偏差の考え方は十分わかっているはずだが、"平均"の考えほど頭の中でスピーディーに機能していない。サンプルについて、平均と偏差を同スピードのセットでイメージできるようになるとだいぶ頭のスペックが上がる気がする。ベイズの理論についてはもう少し勉強する必要がある。これはかなり強力なツール。むしろなくてはならない。1冊本でも読もうと思う。


②入門の入門 "株"のしくみ　＜杉村富生＞

基本部分を、何冊もの違うテキストで塗りなおすのが最近の好みで、株式関連の入門本もこれまでに何冊も読んだが、本書はかなり良書だと思う。それほど内容が多いわけではないのだが、本当に入門書として必要な事項がコンパクトに纏まっている。入門本としては間違いなくオススメ。

最近脳力の劣化が進んでいるとはいえ、95％程度は頭に定着したので、株の本はしばらくはもういいかな。また忘れたときに適宜。

感想を少し。
税金の部分に関して、2010年まではとりあえず、キャピタルゲイン、インカムゲイン共に一定額までは所得税と住民税併せて10％なのだが、こういう税率はどういう風に決めているのだろうか。年によっては"基本"の20％になったりと大きく違うようだが。もはや一種の介入であるような気もする。
同じく税金の話で、単純に株を保有したり売買したりする場合、法人は個人に比べて非常に不利だ。スケールメリット云々はあるものの、税金が違いすぎる。40％取られてはたまらないな。