活かす読書

読んだ本を、どう活かすか? セミリタイヤしたikadokuが、週に5冊、ビジネス書・自己啓発本・投資本・ベストセラーなどの本を紹介します。


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ファクトに基づき、普遍を見出す 世界の正しい捉え方


ファクトに基づき、普遍を見出す 世界の正しい捉え方

満足度★★★★
付箋数:27

  「 “フェイク” と言えば、アメリカ
  大統領選に大きな影響を与えたような
  海外のフェイクニュースのイメージが
  強いかもしれないが、いつの間にか
  日本でもフェイクが横行するように
  なってしまった。誰もが情報の発信者
  となり、その情報が瞬時に拡散される
  インターネットの影響も多分にある
  と思うが、新聞やテレビといった
  オールドメディアでも、事実を意図的
  に歪曲した印象操作や、エビデンス
  (証拠)に乏しいニュースの垂れ流し
  が行われている。」

本書は、高橋洋一さんが世間にはびこる
フェイクをぶった切り、ファクトに
基づいた正しい見方を解説する本です。

最近のフェイクといえば、コロナウィルス
蔓延にまつわる、トイレットペーパー
買い占め騒動です。

このような騒動を見ていると、本当に
ファクトを確認せずに、踊らされる人が
多いことに唖然としてしまいます。

さて、本書で高橋さんが最初に指摘
するのは、「老後2000万円不足」問題。

この情報は、フェイクではありませんが、
数字の読み方には注意が必要です。

自分は2000万円に足りないという人が
過剰反応し、マスコミもそれを煽る
ことで、情報を流した側の意図した
通りにことが運びました。

  「重要なのは、公的年金について
   “不足している”  “ひょっとしたら
  制度は破綻しているかもしれない” 
  と誤解することが、財務省にとっては
  たいへん好都合であるという側面だ。
  言うまでもなく、 “年金充実のため
  にも消費税増税が必要” と主張
  しやすくなるからである。」

それまで野党は、2019年10月の
消費税増税には大反対していました。

しかし、野党は財務省の描いたシナリオ
を読み取れず、2000万円不足問題を
争点としてしまいました。

そのため、消費税増税という本筋を
攻めることができませんでした。

この問題には、さらに別のフェイクが
関連しています。

それは、「年金は福祉」というフェイク。

年金は社会福祉であり、「今は原資が
不十分な状態である」というフェイクが、
広まっています。

やはりこのフェイクも広がると、
社会福祉は税金で賄うものだから、
消費税増税で賄うしかないという
「俗論」がまかり通ってしまいます。

しかし、本来、年金は福祉ではなく、
「保険」です。

年金制度は、長生きするリスクに備えて、
早逝した人の保険料を長生きした人に
渡して補償する保険。

これは厳格な保険数理に基づいて、
運用されています。

言い換えると、年金は、平均年齢より
前に死んだ人は掛け損で、長く生きた人
にとっては得をする仕組み。

世間では、「年金制度の破綻」が喧伝
されていますが、人口動態を予測すれば、
破綻することはない制度です。

年金は保険なので本来は、税金ではなく
徴収する保険料で調整すべきです。

しかし、年金保険料は労使折半のため、
保険料アップで賄うと、企業の負担が
増えてしまいます。

そのため経済界としても、消費税として
広く社会一般に負担を押し付けた方が
マシと判断しているのです。

本書の高橋さんのファクトに基づく解説
を読んでいると、本当に多くのフェイクが
マスコミによって広められ、情報操作を
されていることがよくわかります。

この本から何を活かすか?

では、フェイクに惑わされないためには、
どうしたらいいのでしょうか?

それは、自らファクトを見極め、
真実を見出す力を磨くことです。

そのための高橋さんのアドバイスが、
「川を上り、海を渡れ」です。

「川を上る」というのは、歴史を遡って
過去の経緯を調べるということ。

「海を渡れ」というのは、海外の事例を
調べるということです。

この2つを併せると、時間的広がりと、
空間的広がりの両方を持った、
強い論考をすることが可能になります。

Miss a meal if you have to, but don't miss a book.

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| 問題解決・ロジカルシンキング・思考法 | 05:44 | comments:0 | trackbacks:0 | TOP↑

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プログラミングとロジカルシンキングが一気にわかる本 アルゴリズムで論理の流れが見えてくる


プログラミングとロジカルシンキングが一気にわかる本 アルゴリズムで論理の流れが見えてくる

満足度★★★
付箋数:24

著者の木田知廣さんから献本頂きました。
ありがとうございます。

今、最も多くの社会人が勉強している
スキルは何なのか?

私は、「英語」かと思っていましたが、
最近は違うようです。

ある社会人を対象としたインターネット
調査によると、3位は「会計」で9%、
2位が「英語」で29%でした。

そして第1位は「プログラミング」で、
32%の社会人が勉強しているという
結果でした。

プログラミングは、今、最も注目されて
いるスキルです。

2012年から新学習指導要領に基づき、
中学校で、「プログラムによる計測・制御」
が必修化されました。

そしてついに、2020年から小学校での
プログラミング教育が必修化されます。

なぜ、学校でプログラミングの授業が
必修化されるのでしょうか?

将来プログラマーになる人材を増やす
ことが目的ではありません。

それはプログラミング教育を通して
育成する思考力「プログラミング思考」
を身につけるため。

プログラミング的思考とは、論理的思考力
や創造性、問題解決能力のことです。

つまり「ロジカルシンキング」のことです。

第4次産業革命と呼ばれる、IoTやAIが
発達した時代には、プログラミング思考や
ロジカルシンキングが必須となる。

このように国も認識しているのです。

さて、本書は時代が求めている
プログラミング思考とロジカルシンキング
をまとめて学ぶ本です。

この2つのスキルは、バラバラに学ぶより、
一緒に学んだ方が、身になるし効率的。

ロジカルシンキングを学んでも、
現場で使いこなしている人が少ないのは、
強制的に使う機会がないからです。

その機会をプログラミングによって
作るのは、まさに一石二鳥です。

とは言っても、プログラミングなんて、
まったく馴染みがないとう方も、
まだまだ多いかもしれません。

でも、ご安心ください。

本書は、プログラミングに恐怖心を
持っている方でも、ぜんぜん大丈夫です。

エクセルの数式とマクロを使って、
アルゴリズムを学び論理的思考力を
身につけます。

プログラミングとしては、初歩的なもの
だけを使いますが、一番ベースとなる考え
を身につけられるようになっています。

プログラミングとロジカルシンキング
には共通点があります。

それは、どちらも「一歩引いた視点」
が求められることです。

また、「唯一絶対の正解はない」
という点でも共通しています。

本書では、中堅社員の宮城亮太さんを
主人公としたストーリーを交えて、
プログラミング思考を学びます。

宮城さんは、2年前に営業部から企画部
に異動してスランプに陥っています。

このままでは、後輩に追い抜かれて
しまうという危機感も抱いています。

そんな宮城さんが、仕事の壁を乗り越え
成長するストーリーを見ながら、
ロジカルシンキングも身につけます。

 第1章 「プログラミング」と
    「ロジカルシンキング」の共通点
 第2章 仕事がはかどるプログラミング思考
 第3章 意外と知らないロジックツリー
    の使い方
 第4章 わかりやすいコミュニケーション
    の技術
 第5章 ナマのプログラミングでわかる
    ロジカルシンキングとの関連性
 第6章 プログラミングで研ぎ澄ます
    論理構成力

この本から何を活かすか?

あなたは、会話が噛み合わないと
感じた経験はありませんか?

そう感じた場合は、そもそもの前提条件
がズレている可能性があります。

もし、どこか会話が噛み合わないなと
感じたら、隠れた「前提」がないか、
確認するといいでしょう。

プログラミング思考があると、前提条件を
先に確認するクセが身につくので、
コミュニケーション上手にもなれます。

Miss a meal if you have to, but don't miss a book.

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| 問題解決・ロジカルシンキング・思考法 | 05:59 | comments:0 | trackbacks:0 | TOP↑

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問題解決力を高める「推論」の技術


問題解決力を高める「推論」の技術

満足度★★★★★
付箋数:29

フォレスト出版の三上さんより
献本頂きました。ありがとうございます。

あなたは、今よりもっと
頭が良くなりたいですか?

もしくは、問題解決力を手に入れ、
仕事ができるようになりたいですか?

もし、少しでもYesと思うなら、
何も言わず本書を読んでください。

本書を読むと、これからの時代に必要な
「頭の使い方」が手に入ります。

これからの時代とは、VUCAの時代。

Volatile(変動性)、Uncertainty
(不確実性)、Complexity(複雑性)、
Ambiguity(曖昧性)に象徴される、
「正解のない」時代です。

  「今のあなたに必要なのは、
  不確実性の高い環境変化を読み解いた
  上で確実性の高い結論を生み出す
   “推論力” だ。そして、推論力を
  元にPDCAを愚直に回すことによって
  初めて、さまざまな問題が解決
  できるようになる。」

本書の著者は、これまで外資系
コンサル会社と広告代理店で経験を
積んできた羽田康祐さんです。

羽田さんは、正解のない時代に、
最も必要な能力は、「推論力」である
と断言しています。

では、推論力とはどんな能力なのか?

本書では、次のように定義します。

 推論力=未知の事柄に対して道筋を
   立てて推測し、論理的に妥当な
   結論を導き出す力

推論力は、限られた人だけが
もともと持っている頭の良さではなく、
誰もが身につけることができる
頭の使い方だと言います。

では、具体的にどんな頭の使い方を
するのでしょうか?

本書では、3つの推論するための
方法論を解説します。

1つ目は、帰納法。

帰納法とは、複数の事実から共通点を
発見して、結論を導き出す推論法。

帰納法を身につけると、些細ない事実
から、見えていないものを見抜き、
そこから発想できるようになります。

2つ目は、演繹法。

演繹法とは、正しいとされている
ルールに物事を当てはめて結論を
出す推進法。

演繹法が使えるようになると、
当たり前の常識を覆し、新たな側面
の発見や価値の創造につなげられる
ようになります。

3つ目は、アブダクション。

アブダクションとは、起こった現象
に対して、法則を当てはめ、
起こった現象をうまく説明できる
「仮説」を導き出す推論法。

アブダクションを手に入れると、
帰納法や演繹法では導き出せない
仮説が立てられるようになります。

仮説の可能性を広げられると、
意思決定やアクションにつなげる
ことができるようになります。

そして、本書ではこの3つの推論法を
合わせ技で使う方法も解説します。

  「推論力は、ビジネスに活かせ
  なければ成果はゼロだ。
  そして、ビジネスに活かすためには
  “個々の推論法の頭の使い方を知る”
  だけでなく “組み合わせて運用する
  頭の使い方” も試される。」

本書では、教科書的な知識だけで
終わらせによう、実際のビジネスで
使い倒すための方法を解説します。

推論力は、ビジネスで必要な
あらゆるスキルの中核をなす能力。

AIが発達して、既存の仕事を代替する
世の中では、ますます希少性が高く
なります。

本書は、多くのビジネスパーソンに
自信を持ってお勧めできる一冊です。

この本から何を活かすか?

これまでも、帰納法・演繹法・
アブダクションを解説している本は
ありました。

しかし、本書が類書と大きく異なるのは、
「具体的な頭の使い方」や「ビジネス
実務への活用法」、「トレーニング方法
と習慣の仕方」まで解説している点です。

ここまで踏み込んで説明している本は
ほとんど見たことがありません。

本書でしっかりトレーニングを積むと、
本当に使える推論力が手に入りそうです。

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| 問題解決・ロジカルシンキング・思考法 | 06:00 | comments:0 | trackbacks:0 | TOP↑

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問題解決ができる! 武器としてのデータ活用術 高校生・大学生・ビジネスパーソンのためのサバイバルスキル


問題解決ができる! 武器としてのデータ活用術 高校生・大学生・ビジネスパーソンのためのサバイバルスキル

満足度★★★★
付箋数:28

データ分析は、一部の専門家だけが
行うものではありません。

今では、ビジネスパーソンなら誰でも、
データ分析を行うようになりました。

そこで、あなたは次のような疑問を
抱いたことはありませんか?

 ・このグラフやデータから何が
  読み取れるだろうか?

 ・このデータから示唆を得るためには、
  どんな分析手法が必要なのだろうか?

これらの疑問に対し、本書の著者、
柏木吉基さんは次のように言っています。

  「結論を先に言ってしまえば、
  これらの問への答えを出したところで、
  目的は達成できません。
  それだけでなく、まずこれらの問を
  立てていることに問題があります。」

本書は、統計学やデータ分析の手法を
解説する本ではありません。

データを有効活用して本当に必要な
成果を出すための本です。

柏木さんは、データを活用できない人
には、共通する課題・問題点があると
指摘しています。

 ・データを適切に分析すると、課題や目的
  結論を示してくれると思っている。

 ・目の前のデータを適切に加工すると、
  何か有用なものが見えてくると思っている。

実際のデータ分析は、あくまで言いたい
ことや解決したいことが最初にあって、
その上で目的を達成するためのツールに
過ぎません。

  「データの中に答えなんかない。
  あると思ってデータを触り始めるから、
  データをいじくり倒すことに終始して
  しまう。」

データ活用ができない原因は、そもそも
解くべき問題が明確になっていないこと。

そして、定義した問題と使うデータが
一致していないことにあります。

そうならないために、本書では次の
6つのプロセスでデータ活用を考えます。

  1. 目的・問題を定義する
  2. 指標を特定する
  3. 現状を把握する
  4. 評価する
  5. 要因を特定する
  6. 方策を考える

このプロセスを順番に経ることで、
最初に目的があって、それを検証する
ためのデータ分析となるのです。

例えば、「我が町の人口問題」という
テーマを考える場合。

データを集め、現状把握や今後の予測
を行うと、人口が減っている危機的状況
が、一目瞭然でグラフに示されます。

そこで、どうやったら人口減少を緩和
できるかの、対策案をひねり出そうと
します。

その結果、次のアイディアが出てきました。

 ・イベントの回数を増やして、
  他地域にも積極的に告知する。

 ・地元産の食材を楽しめるツアーを
  企画して、他地域の人に参加してもらう。

 ・婚活ツアーを週末に行い、
  若いカップルに集まってもらう。

実際に、どこかの地域でやっていそうな
「方策」ですね。

ここで柏木さんが指摘しているのは、
プロセスの「3番:現状把握」から、
いきなり「6番:方策」に飛びついて
しまうことです。

途中のプロセスを飛ばし、すぐに方策に
飛びついては、それが当たるかどうかは、
やってみなければわからないギャンブル
になります。

現状把握できたら、それを評価して、
要因を特定した上で方策を考えなければ、
納得度や論理性の高い方策になりません。

本書は、「データで問題解決できる」
という幻想を捨て去ってくれます。

いくらデータ分析の手法を学んでも、
迷子になってしまうと感じている人には、
強くオススメしたい良書です。

この本から何を活かすか?

あなたは、「結果」と「結論」の違い
がわかりますか?

計算や分析をして出てくるアウトプット
は「結果」です。

一方、その結果が目的に対して何を
意味しているかを説明するのが
「結論」です。

データを活用する際に必要なのは、
「結果」ではなく「結論」。

結果から結論を導けているかどうかは、
「すなわち~」と言えているかどうかを
チェックします。

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| 問題解決・ロジカルシンキング・思考法 | 05:53 | comments:0 | trackbacks:0 | TOP↑

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ハーバード・スタンフォード流 「自分で考える力」が身につく へんな問題


ハーバード・スタンフォード流 「自分で考える力」が身につく へんな問題

満足度★★★★
付箋数:26

  「あなたは、初めて訪れた異国の地で
  原因不明の病気にかかり、現地で医師に
  診察してもらうことになりました。

  この医師が信頼できる人かどうか、
  質問して見極めようと思います。

  できる質問は1つだけ。
  なんと質問しますか。」

こういう問いを出されると、
私たちの脳は、自然と答えを出そうと
考えはじめます。

と同時に、日本の教育を長く受けてきた
私たちは、つい「正解」を求めてしまう
傾向にあります。

この問題に「正解」はありません。

ただし、考えるヒントはあります。

  「その質問をすることで得られるものは
  何か、徹底的に考えてみてください。」

この問題は、いかにして効果的な
質問をつくるかを求めています。

効果的な質問をするには、次の8つの
ステップを踏むといいようです。

 1. 状況を理解する
 2. 質問を書いて、書いて、書きつくす
 3. ステップ2で書き出した質問を
  「クローズド」と「オープン」の
  2タイプに振り分ける
 4. 「クローズド」は「オープン」に、
  「オープン」は「クローズド」に、
  それぞれ変える
 5. それぞれの質問をすれば何が
  わかるのか、考える
 6. それぞれ質問した場合の最悪の
  シナリオを考える
 7. 何のために質問するのか、
  目的を考える
 8. ステップ7の目的に合った質問を選ぶ

冒頭の問題では、信頼できる医師か
どうかを見極めることがミッションです。

この場合、「信頼できる」とは具体的に
どういう意味かを考えることが、
大きなポイントになります。

さて、本書は「自分で考える力」を
身につけるための本です。

正解のない問題に対して、オリジナルな
答えを出すためのトレーニングを行います。

著者は、慶應義塾大学、聖心女子大学、
ビジネス・ブレークスルー大学講師の
狩野みきさんです。

狩野さんは、長年、大学などで
クリティカル・シンキングを教え、
どうすれば学生たちが、自分なりの答えを
出せるのかを探求してきました。

そこで出会ったのが、ハーバード大学の
教育プロジェクトと、スタンフォード大学
の、クリエイティビティを伸ばすための
授業でした。

これらの大学のメソッドを、狩野さんの
授業の中に取り入れると、大きな効果が
実感できたそうです。

本書は、この2つの大学のメソッドを
ベースにした、思考を鍛える問題集です。

トレーニングを行うに当たって、
守るべきルールが4つあります。

 その1. 「正解アンテナ」はかなぐり捨てる
 その2. どんな答えでもOK
    合っているか間違っているかではなく、
    説明できるかどうかを考える
 その3. 回答は紙やスマホに書き出す
 その4. ヘンテコな問題を楽しむ

これからの時代、答えのある問題は、
AIが簡単に解答を導き出してくれます。

私たち人間に問われるのは、AIにできない
正解のない問題に、答えることです。

他の人と同じように考えるのではなく、
オリジナルなアイディアが求められます。

そうした自分だけのオリジナルな思考力を
磨くためには、フツーの問題をフツーの
やり方で考えてもダメ。

本書では、突出した思考を呼び覚ます
ために、ヘンテコな問題がたくさん
用意されています。

用意されている問題は全部で15問あります。

一気に読み切るのではなく、1日1問程度の
ペースで、しっかり時間をかけて取り組む
のがオススメです。

この本から何を活かすか?

もう1問だけ、本書から紹介しましょう。

  「あきらめたらそこで試合終了だよ」

これは井上雄彦さんの漫画『SLAM DUNK
の安西先生の名言です。

問題は、このセリフの根拠を考えること。

SLAM DUNK』の中での根拠を調べる
必要はなく、一般論として、この「結論」に
どんな根拠があれば説得力が出るかを、
考えます。

Miss a meal if you have to, but don't miss a book.

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