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itエンジニアが現場で活かせる思考法を習得する4冊, プロジェクトを炎上させないマネジメント術を身につける4冊, itエンジニアのメンタルを守る4冊, itエンジニアに持ってほしい, 自分を信頼する技術, aiの限界をaiが超え始めていることを実感できる5冊, 失敗を予習するために読む4冊, itエンジニアにお薦めのsfを6冊, it技術力以外の, お薦め返しされた4冊, 採用側の事情をハッキングする3冊, 人事評価を攻略して給料アップする実践ガイド, 上司を攻略して評価を上げる3冊, 思わず数学を学び直したくなる5冊, 数学沼に引きずり込む4冊, 雑多なインプットで, センス, 失敗をチームの資産に変える5冊, 寄稿記事, 最近の記事, refined, プロフィール, 最近のスゴ本, スゴ本の本, aiは意味を理解しているのか, という問いを突き詰めると, 人がいかにして世界と関わり, 他者と通じ合い, 社会や文化を構成しているのかを問うことになる, この現象は偶然ではなく, gptやllmを通じて, という表現が生成され, 多くの人がそれを模倣, 再利用することを示唆しているという, 言語は, 人が利用することで成立し, 変化していく社会システムだ, その言語体系に, llmが発話主体として参加し始めたと考えると, ぞくぞくするほど楽しい, ゾクゾクと寒くなる人もいるかもしれない, 著者がgptを使って校正をしているうちに, 徹底的に調べる, という表現が頻出していることに気づく, googleトレンドから見ると, 2023年3月にgpt, 4へバージョンアップした後から世界的な規模で使用頻度が急上昇しているという, aiと人間社会の相互作用で, 象徴的な言葉が挙げられている, が人口に膾炙する, 記号接地問題から記号創発システム論へ, 先日の, 記号接地問題の終わり, 記号創発システムとは, オレンジジューステストにおける選択肢とコストを並べる役や, この計画を台無しにする原因を3つ以上考えて, それそれの兆候と対策も, この図が成立する, で欠けているものは, オレンジジュースを提供するタスクはこれで全部, それぞれのコスト見積もりは, この要件と機能の一覧で不足してそうなものは, ワインバーグと違うのは, 周囲のメンバーだけでなく, 聞く先にaiがいる点だ, 考えつく限りのリストを作成した後, gptに投げる, 自分のアタマの中を一枚に書き出して, ここに無いけど大切なものはある, という問いは強力だ, 洗濯物リスト, と名づけている, 様々なフィードバックが得られる, 要件を満たす機能不足が指摘されることもあるが, それだけではない, ある機能を実現するにあたり, お客の要件に制限が生じることが判明し, 要件の変更や前提の追加が発生することがある, 私の経験では, ネットワーク設計や非機能要件まわりが多い, 例えば私の場合, 機能設計をするとき, パワポのスライド一枚に, 箱を二つ並べて書く, 左の箱には, お客の要件, 右の箱には, それを実現する方法や機能を箇条書きにする, この一枚が全体像なんだけど, 足りないものは何だろう, と聞いて回る, 足りないもの, を他人に問う, ai含む, 解決したい悩みごとの原因を辿っていくと, そこに無いものを見つけるのは難しい, 見えないからね, コンサルタントの仕事は, できる, できない, の前に, 相手の要望に応じる前提で考え, いったん回答を返す, 相手の判断を待つのだ, 相談される側が, 相談事を勝手に最適化するのは, 相手の判断を奪っているに等しいという, 普通なら, そんなの無茶な, コストがかかりすぎて現実的じゃない, 相手の要望の背景には何かしらあるかもしれぬ, そうしたものを勝手に, 高すぎる, と決め付けるのは失格だという, できますよ, それにはこれだけかかります, 合格の回答はこれ, 朝5時から1, 000人分の搾りたてオレンジジュースを出したい, 缶入りのジュースはng, 前もって絞っておくのもダメ, 直前に絞ったオレンジジュースを1, 000人全員に行き渡らせるように, こんな名前がついているとは思わなかった, きっとあなたが読んでいるのだから, ここで紹介した本をきっかけに, それはきっと, 私のアンテナでは届かない, 魂を震わせるスゴ本に違いない, ぜひ教えて欲しい, あなたのお薦めを, こう宣言しても, それらを飛び越えて手にしたい一冊と出会うことになるに違いない, 予感というより確信なり, 再読なら, マングウェル, 愛書家の楽園, ノーカントリー, ドスト, カラマーゾフの兄弟, を手始めに再読山を崩しはじめよう, ビッグデータを使って科学を科学する, さらによい文章を書くために, リサーチの技法, 手にした瞬間ひとめ惚れした, 図鑑建築全史, 米国の短編小説の傑作集と名高い, アメリカ短編ベスト10, ペータース, 闇の国々, 持ち越されている, 経済人類学入門, 鈴木康治, チェヴェングール, プラトーノフ, ダニエレブスキー, は読みさしだし, なぜフィクションか, シェフェール, ストーリーの起源, ブライアン, ボイド, は一読だけで掴みきれないので再読する, は読書会に向けて読み込んでおきたい, リタイアしたら読もう, は不可だ, 週末に読もう, 夏休みに読もう, とした本は, 読んでこなかったから, 忙しくても, 疲れていても, 本が読めない言い訳にしない, 私の残り時間はあとわずかだ, 人生100年を謳う連中がいるが, ビジネスレトリックとして聞き流そう, 生きている時間, 読書を楽しめる期間, そんなに多く残っていない, という基準で読んできた結果, 積読山は全く減ってない, むしろ増えた, 読書余命を, 自分が本当に読みたい本, に費やせた, 読む価値がある本, 再読する価値がある本, みんな, 一回限りの現実, に抗いつつ, 最終的にどう引き受けるかを, 突き付けてくる, 数理モデルや統計や税制や正義論の, を疑う本たちも, 人生の軽さと重さを秤にかけるクンデラも, 無かった青春を上書き保存してくれるラブコメも, 振り返ってみると, この一年で読んだ, 再読した, 一回限りの現実に抗うものが多かった気がする, スゴ本2025, こともあった, 発案者が著した一冊に蒙を開かれる巡り合わせが面白い, 谷口さん, 弩ストレートな, で女性票を集めて優勝した, 小飼弾さんにウンベルト, エーコの, 醜の歴史, をお薦めしたり, 最初に参戦したのは2011年で, ビブリオバトル, 著者である谷口さんご自身に教えてもらったのだが, この方, ビブリオバトルの発案者だという, 言われてみれば, お名前に見覚えが, お薦め本を紹介しあって一番読みたくなった本を選ぶ, 10月に行った, ノンフィクション, どんな風に読もうか, はどんな読み方にも答えてくれる強靭さと多様さを兼ね備えている, フィクションとはずばり, 嘘の中に真実があるとするならば, それは何か, 何だと思いたいか, これは読者に委ねられたテーマだろう, 物語は物騙りと言われる, 少女愛を綴ったエロ小説としても読める, 肩透かしするかもしれないが, アメリカを横断, 縦断するケルアック的ロード, ノヴェルとしても読める, roadの方が後発だが, 僅かな手掛かり, cue, を元に姿なき誘拐犯を追いかけるミステリとしても読める, 全てがハンバート, ハンバートの妄想だという読みもできる, この読み方は読書会で知った, フィクションの中では, これを何と呼ぶのか, たとえ全てが嘘でも, どうしても, 愛らしきもの, が残ってしまう, それは現実では成り立たないが, フィクションだからこそ成立する, だと言える, そう思ってしまうのは, それこそh, の策略なのかもしれぬ, 現実では, カルメンを刺したのは, 痴情のもつれ, かもしれないし, ドロレスを連れて旅したのは, 未成年者略取, になるだろう, 同意の有無に関わらず, は成立する, もちろん現実ではあり得ないし, あってはならない, フィクションの中でなら成立する真実なのかもしれぬ, 芸術とは, 私たちに真実を悟らせる嘘である, art, enables, realize, アルベルト, フィクションとは, 真実を語るための嘘だ, fiction, through, which, tell, ドロレスもハンバートも存在しないフィクションのキャラクターだ, そこに真実の愛, 真実の愛, ってなんだ, があるとするなら, フィクションが語るからこそ, 真実の, と言えるのかもしれぬ, それでもなお彼の言葉が文学として魅惑的であるため, 嘘と知りつつもそこに愛, を汲み取りたくなる, 二人は, 性的搾取と支配で成り立つグロテスクな関係であり, 理想の少女像, を重ねているに過ぎない, ハンバートからドロレスへの愛, だと思う, たとえ全てが嘘だったとしても, この小説は成り立つ, 嘘もしくは嘘と思われる箇所を塗りつぶしたとしよう, ほとんどのページは真っ黒になり, 文は消え, 言葉は失われていくが, それでも残るものがある, ついつい引き込まれてしまうものの, ハッと気づいて, これは本当のことなのだろうか, あるいは少女性愛を正当化させるための虚言なのだろうか, と自問することになる, だから読み手は, 信頼できない語り手として接するのだが, 書き手はそれ以上に読ませるのが上手い, 読み手, 陪審員もしくは小説の読者, にもすぐにバレるような, 辻褄の合わない嘘のつき方だ, ホテル, での最初の夜, ドロレスから誘ったかのような書きっぷりになっている, 記憶の混濁を自ら告白している, ハンバートは, 明らかに嘘だと分かることを重ねている, ハンバートとナボコフが結託して私を騙したことになる, 古典的な作劇テーマを借用しながらも, その予想を出し抜くアイロニー, これは初めて読むときしか味わえない初読者の叫びなり, これには二重の意味で驚いた, ハンバートがドロレスではなくクィルティを撃ったことだけでなく, ドロレスを撃つだろう, という私の, 読者の, 予想を巧みに出し抜いたことにも驚いた, ドロレスを, と呼んだのはハンバートだが, ハンバートがクィルティに向けて銃を撃たせたのはナボコフだ, チェホフの銃の向き先は, 闘牛士エスカミーリョになる, 自由を愛するドロレスと, 執着するハンバートは, まんまカルメンとドン, ホセになる, メリメの悲劇を踏襲して, ハンバートはドロレスを撃ち殺すのだろう, と考えていた, 束縛しようとするドン, ホセに対して, 彼女の心は離れてゆき, 闘牛士エスカミーリョを愛するようになる, 彼女のことが忘れられず, ホセは復縁を迫るものの, 自由を失うくらいなら死を選ぶと言い放つカルメン, 逆上したドン, ホセは, 持っていた短刀で刺し殺してしまう, というストーリーだ, カルメンといえばメリメの悲劇だろう, 平凡な兵士ドン, ホセが, ジプシー女カルメンと出会い, 恋に落ち, 破局していく物語だ, 妖艶で奔放なカルメンは, 自由を愛し, 社会の規範に抗おうとする一方, ホセは彼女に執着するあまり脱走し, 彼女と一緒になろうとする, 最初はドロレスのお気に入りの曲, 小さなカルメン, からだが, 心の中だけでの呼びかけだったのが, 実際にドロレスに向かって, と呼ぶようになっていた, この他に, カルメンシータ, とも呼んでいた, 初読時, 私が引っ掛かっていたのは, ドロレスの呼び方だ, ハンバートは彼女のことを, ローラ, ドリーと呼んでいた, これらはドロレスから派生した呼び名, あるいはニンフェットとも呼んでいた, これは9, 14歳までの女の子で, その2倍以上の年上の魅せられた旅人に対してのみ発動するニンフ, nymphic, では誰に向けて, この銃はクライマックスで使われるのだろうな, ということは想像できる, におけるチェホフの銃は, 元々はドロレスの実父のものだった, それをシャーロットが譲り受けて, 最終的にはハンバートが手に入れる, 32口径, 8連装の自動拳銃だ, チェホフの銃とは, 物語の冒頭で銃が壁に掛かっているなら, 最後には発砲されなければならない, というルールのことだ, 登場させる小道具には何かしらの意味があり, 無意味な小道具を出すなという約束事になる, こと銃のような物騒なものは特に, これは初読時の衝撃だが, チェホフの銃が効果的に使われている, あるいはquest, ニンフェットの探索, queen, にも結びつく, 原文で読むとき, を探しながらだとより捗るだろう, queは英語だと, 手がかり, は見失ったロリータを探す手がかりでもあるし, ストーリーにきっかけを与え, 展開を促す合図でもあるのだ, 英語で, で始まる言葉は少ない, そんな言葉を, イメージや暗示, 連想を紡ぎつつ, ハンバートだけでなく読者が読み解く手がかりとしても残していく, その響きから, 読み手はqで始まる重要な単語, question, を思いつくかもしれぬ, ハンバートが教養をひけらかすために要所要所でフランス語を使っているのだが, フランス語でwhatにあたる, que, が登場する, 14等多数, ハンバート自身が無自覚にqを使って手がかりを残していると考えると面白い, 劇作家の名前として初登場, するだけでなく, 近所の歯医者, 彼の戯曲名, enchanted, hunters, はそのままハンバートとドロレスの, 初宿泊, のホテル名, ドロレスがサマーキャンプに出かけるのは, ドロレスを連れ去って移動しながら宿泊するモーテルの宿帳に記すのは, ドロレスを唆し, ハンバートから引き離したクィルティ, quilty, 唆した, のかどうかは, ツッコミたくなるが, 彼はあちこちに, 本当にあっちこっちに登場している, 再読を誘う仕掛けはいくらでもある, 読書会で知った最大の成果は, 再々読を繰り返すことでしかないというのだ, 再読を繰り返すことで, 初めて作品全体と向き合いながら細部にも目を行き渡らせることができる, これを実践したのが, この一行だけ切り取られていることが多いが, その真意は直後に明かされている, 本を読むということは, 一行一行, 一頁一頁, 目を追って動かす作業そのものだ, その書物に何が書かれているのか, を知る過程そのものに, 時間的, 空間的なハードルがある, 絵画の鑑賞のように, 絵をパッと見た後, 細部を楽しむ, そういう風に書物はできていないし, 私たちの肉体もできていない, ただ再読することができるだけだ, 再読することで, 初めて見えてくる世界がある, そういう風に書いてあるのだ, ナボコフが, 小説を読むこと, について述べていることと一致する, のここだ, 一度でも読んだ人なら, スキラーが誰であるのかは明白だ, 一回読んだだけでは, 彼女の運命がどうなったのかは分からない, そういう風に書いてある, 他の登場人物がどうなったかは, に全部書いてある, も含まれる, 初読時に受けたときの衝撃や感情も記されている, 自分のことが書かれていると気づいて, 慄く読者もいるかもしれぬ, スキラー, 夫人は1952年のクリスマスの日に, 北西部最果ての入植地であるグレイ, スターで, 出産中に亡くなり, 生まれた女児も死亡していた, この謎, 初読時には絶対に分からない, 最初のページに戻ってほしい, 冒頭の, ジョン, レイ博士なる人が, この小説の由来を述べている, 正式なタイトルは, あるいは妻に先立たれた白人男性の告白録, であるとか, プライバシーのため登場人物は変名だとか, 作者のハンバート, ハンバートは初公判の前に他界していることが書いてある, ハンバートがドロレスと再会する場面, いつか一緒に暮らす提案を拒絶されたとき, 自動拳銃を取り出したり, あなたが本書を読んでいる頃には彼女はもう死んでいて, なんて物騒な記述はあるにはあった, 拳銃が使用されるのはクィルティに向けてであり, ドロレスではない, 一体いつ, ドロレスが死んだことになったのか, 作中でドロレスが死ぬシーンなんてあった, 表の最後を見てほしい, ドロレスは難産で死ぬ, 享年17歳, ドロレス死去, 難産のため, グレイ湖付近, ハンバート死亡, 心臓疾患, ハンバート逮捕後, 獄中で回想録, を執筆, クィルティを銃撃, クィルティ邸, ロリータと再会, 手紙を受け取る, コールモント付近, 09下旬, ドロレスからの手紙, 結婚と妊娠の知らせ, ワシントン, 教職に就く, カントリップカレッジ, 1951, リタと関係を持つ, ケベック, カナダ, 1950, ドロレスが病院を去り, ハンバートと別れる, ドロレスが体調悪化, チャンピオンホテルでテニス, 06下旬, クィルティと密会, チェスターナット, コート, 06上旬, two開始, 特別なリハーサル, に参加, プラット校長と面談, 旅を終え, 定住開始ドロレスが学校に通う, ドロレスが体調を崩す, チェスターナットに滞在, クィルティ尾行, カスビーム, アリゾナ, チャンピオンホテルに滞在, コロラド, ハイプレーンズ地域を通過, スノウ, ワイオミング, 中西部を通過, ソーダ, ミズーリ, シャーロットの死をドロレスに告げる, レッピングヴィル, 最初の宿泊, ブライスランド, ドロレスを迎えに行き, one開始, 交通事故で死亡, ハンバートの秘密を知る, 処女喪失, チャンピオン湖, 07末, シャーロットと結婚, 06末, ドロレスが夏のキャンプへ出発, ヘイズ家に下宿開始, ヘイズ一家がピスキーから転居, 1945, 神経衰弱で入院, 1943, 合衆国に到着, 1940春, ヴァレリアの浮気, ハンバートの伯父死亡, 遺産相続の話, ヴァレリアと結婚する, 娼婦モニークから, 本物の快楽, を得る, ピスキー, ミッドウェスト, クィルティ誕生, オーシャン, シティ, 1911, アナベル, 発疹チフスで死亡, コルフ島, ギリシャ, 1923冬, アナベルと出会う, 1923夏, ハンバート誕生, 1910, 出来事, もちろん上辺の筋を追うだけでもいい, 起きたこと, を並べるだけならこうなる, どこをどんなに読んでも, 必ず宝が詰まっている, それに気づくか, 気づかないかだけ, ぱっと思いつくだけでも, 宙吊り, オマージュ, 信頼できない語り手, どんでん返し, 多声性, ミステリー性, 内的独白, 間テクスト性, エピファニー, デウスエクスマキナ, アポリア, アイロニー, 自由間接話法, 視点変更, メタフィクション, 入れ子構造, 非線形叙述, ギャグ, カタルシス, 不気味の谷, オノマトペ, パロディ, パスティーシュ, 言葉遊び, に出てくる小説技巧, 世の中の小説の技巧はほぼ網羅できるかも, 足すならマジックリアリズムぐらい, 小説読みが好きなあらゆる要素が詰まっている, 学生時代, 変態男の少女愛, だけで思考停止していた俺, もったいない, ストーリーの表層をなぞって満足するのは初読時だけで, 面白くなるのは再読から, 面白さは細部に宿るし, その細部を追っていった目を上げた瞬間に広がる全体にも宿っている, に参加された皆さま, 読書会を機会に, 再々読したのだが, 読むたびに新たな気づきが得られ, さらに読書会で, 読んで, なかったヒントをもらえた, ロリータいいよロリータ, いくら読んでも楽しさが尽きぬ, どんなに読んでも, 気にならぬ, の重大なネタバレに触れています, ナボコフ, フィクション, ネルソン, オルグレン, 分署長は悪い夢を見る, ユードラ, ウェルティ, 何度も歩いた道, スコット, フィッツジェラルド, 失われた十年, 納屋を焼く, コーネル, ウールリッチ, デルモア, シュウォーツ, 夢の中で責任が始まる, サローヤン, 心が高地にある男, イーディス, ウォートン, ニール, ハーストン, ハーレムの書, アーネスト, ヘミングウェイ, シャーウッド, アンダーソン, グロテスクなものたちの書, 有閑マダムのマウンティングが意外な過去を暴くウォートン, ユーモアすれすれのグロテスクな運命を描いたウールリッチ, 読ませる名作ばかりが並んでいる, この舞台設定となった1920年代からまだ100年しか経っていないことにも注意を向けるべきだろう, 人種差別や階級間の対立は今なお続く構造的な問題であり, 黒人やマイノリティを, として描くスケープゴート化は, 歴史的に繰り返されてきたことを改めて思い知らさせてくれる, は暴風雨に見舞われ, 飛行機が墜落し, 衝撃で電線が切れ, 白人女性が感電死する, 白人の焦げ臭い肉は淡々と処理された後, 人々は再び, 燃え上がる黒人男性を取り囲む, 異常なものを普通に語るディストピア感に怖気立つ, 白人たちの一人一人の顔と名前はハッキリと区別され, 普段の良き市民としてのエピソードが語られているのに, の間は興奮した一つの群衆として扱われ, 非人間的なものとして描写される, 広場に集まった白人たち, 銃で武装している, その視線に晒され, 縛られ, ガソリンをかけられる黒人の様子が, 一人の少年の目を通じて語られている, 目を覆いたくなる残虐な行為が, まるで日常の延長の非日常, お祭りかパーティのように, 普通に, 語られている, ひとりの黒人を, 集団の白人がリンチする一部始終を物語ったものなのだが, その語られ方が異様なのだ, の淡々と語る狂気, が凄まじい, 具体的に少年が見ている人の姿勢や動き, 使われているモノについての描写は, 一切ない, 会話と動作を手がかりに, 何もかも, を想像するほかないのだが, それがめちゃくちゃ生々しい, 書いてあることで書いてないことを掻き立てるスタイルについて, ヘミングウェイは最強なのかもしれない, と訳しているのが凄い, 彼が何に立ち会っているのかは, 父が医師であることと, それまでの短い会話から理解できる, took, 何もかもすごく時間がかかった, 少年がある出来事を眺めるシーンがあるのだが, 原文の, 原文は平易で簡素で, 難しい単語はほとんどないのに, この機微を汲むのが難しい, 私の英語力が足りない, 原文で読んでもピンとこなかったこの感触を, 見事な訳文で伝えてくれる, 形容詞を徹底して排し, 簡潔で, ぶっきらぼうに紡がれる物語は, 何が起きているのか判別しがたく感じられる, 会話の端々や, 主人公が, 見ているもの, を注意深く読み解くと, 蠢いている感情やドス黒い苦悩に, 触れことができる, 衝撃的だったのが, ヘミングウェイの短編, いろいろ読んできたつもりだが, これは読んでいなかった, これが収録されているデビュー作, われらの時代, を読んでなかった, 知ってる作家なら知っている作品だと思いきや, 未読を並べてくれるのが嬉しい, 私の見聞不足かもしれないが, パワーズ, オースター, エヴンソン, エリクソンと, この人のおかげで出会えた傑作も数知れず, 多くの小説を翻訳し紹介してきた柴田元幸が推すから信頼できる, 単に素晴らしい作品と称されるだけでなく, 時代を超え場所を超え, 普遍的に良きもの, 〇〇といえばこれ, とまで言える傑作を, 敬意をこめて, と呼び, 集めたものがこのシリーズだ, 名作オブ名作, 柴田元幸翻訳, 名訳で読む傑作, をきっかけに手にした一冊, 冬木さん, 基本読書の記事, 税とは略奪だ, やり方は変わっても本質は変わらない, 奪われる者, 抵抗する者, 逃げる者, 隠したりごまかしたりする者, 人類の英知と不完全さ, そして馬鹿さ加減が詰まっている, 経済史という体裁を取っているものの, そのサブタイトルに, 知恵で学ぶ租税理論, がついてくる, これに脱税をテーマとしたフィクションをラインナップとして付ければ, 脱税大全, と銘打ってもいいだろう, 数百年かけて浸透し, 当たり前のように運用され, この制度ありきで世の中が回っているため, いまさら異を唱える方が異常なのかもしれない, 本書を通じて知った源泉徴収制度に対する不自然な感覚は, 忘れずにいたい, 368より, 反乱を引き起こすことなくここまでの増税が可能になったのは, 政府が国民の金を, 彼らが目にする前にとりあげているからだ, 源泉徴収制度は, 戦費調達のために1803年のイギリスを皮切りに世界中に広まった, アメリカの源泉徴収制度の設計者の一人であるミルトン, フリードマンは, 後に大いに後悔したという, こういう風に考えられてしまうのは, 政府にとってかなり都合が悪かろう, 年末調整で返ってくるのは, 税金ではなく, わたしの給料だ, という別名になっているので, 勘違いしやすい, わーい, 税金が, 返ってきた, と無邪気に喜んでいたが, 政府に貸してた, わたしの給料が, 返ってきたのだ, 利子の一つも貰いたいもの, と発想が転換される, それほど長期間でもないし, 微々たるものかもしれない, 会社全体, 法人全体からすると, 結構な額になるだろう, 言われてみれば確かにそうだ, 納税が遅れると, 延滞税という形で利子が課される, 延滞利息のようなものだ, 延滞利息は取るのに, わたしの給料の一部, の利子は付かないの, 納税者から政府に無利子で貸し付けられた, という発想は無かった, 366より, 年末になると年間の税額が再計算され, 源泉徴収された金額と照合される, 源泉徴収されていた額が過多だった場合, 納税者から政府に無利子貸し付けを行ったことと同じことになる, このように, 自然に, 納税しているシステムだが, 本書を読みながら改めて考えるとヘンだ, こうある, 今では賃金だけでなく, 金利や配当, 株式売却によって得られるキャピタルゲインの課税にまでこの方式が用いられている, 途上国では, スマホなどの輸入品にまで源泉課税の対象となっているという, 所得税なのだから, 被雇用者である, に対して課税されるにも関わらず, 実際に納付するのは雇用主である故, 納税しているという感覚が薄い, こういう巧妙な仕組みを発明したのはどこかというと, 世界史のなかで最も悪徳を積み重ねてきた国とだけ言っておこう, 源泉徴収の起源は古く, ナポレオン戦争の時代まで遡る, もとは, 住み込みの使用人の納税義務を主人が肩代わりする制度だった, 賃金を支払う, というプロセスの一環で行われ, 使用人一人ひとりから徴税するよりも, 効率的に集めることができる, だが違う, 会社が給料を支払う際, 予め税金を差っ引いた額が振り込まれる, わたしが受け取る時には税金は徴収済みというわけだ, 召し上げられた税金は, 会社がまとめて国に納める, 取られた税金は, 年末調整で返ってくる, 面倒くさい確定申告は会社がやってくれる, そんな風に考えていた, 税への見方が360度ひっくり返ったのが, 源泉徴収だ, 税逃れの爆笑エピソードから, 強制力の行使による無慈悲で残酷な結末, 人間の行動心理の裏を衝いたやり方など, 豊富な事例を眺めていくうちに, 私が囚われている税への偏見と刷り込みが, クリアになってゆく, そこでは, 人類の最悪な部分と最善な部分の両方を垣間見ることができる, この知的興奮がたまらない, 奪う側と奪われる側の双方の視点から, 古今東西の歴史を振り返り, なぜ我々は税金を納めるのか, そもそも税とは何なのか, を炙り出す, 税の世界史, ともいえる, 上に政策あれば下に対策あり, 税回避は, 国家の略奪への対抗手段ともいえる, 政府よりも最適な資源配分をするための経済合理性を追求する行為だ, 法の抜け穴やグレーゾーンを見出し, そこで資源を最大化する戦略的なゲームだ, 本書の後半を読むと, 貧民から富豪まで, 創意工夫を尽くして進化してきたものが, 税回避のいたちごっこであることが分かる, これは人類の歴史が続く限り続く, 脱税は多角的な側面を持つ, こん棒を手にしてた昔よりは洗練されてはいるものの, ある人から奪い, ない人からも奪う, という本質は変わらない, こん棒が別の呼び名になり, 略奪システムが巧妙になっているだけ, 本書の前半を読むと, 様々な試行錯誤と権力闘争の元に, 人類の英知を結集し進化してきたものが, 現代の税制だということが分かる, 不完全じゃんというツッコミ上等, それは人類が不完全である証左なり, 税の本質は略奪だ, マイケル, キーン, 税とは略奪である, 統計の, を考え抜くと哲学になる, で書いたが, もっともらしさ, をはき違える例は枚挙にいとまがない, 科学研究はどこまで信用できるか, を一歩間違えると, 再現性の危機や研究グレーの世界になる, ぶっちゃけ, 観測データと既存の理論との整合性に還元されているのかもしれない, 乱暴すぎるかも, つじつまが合うようにモデリングして, それまでのデータや理論の蓄積とより整合性が取れている数値を, とみなしているのではないか, と懸念する, 前出の, この立場だ, の中には, 納得しやすさ, させやすさ, が含まれている, ベイズ主義は, どのモデルが観測データに適合するか, といった比較検討にも適しているといえる, これだと, どのモデルが, どのモデルが観測データを最もよく説明できるか, という話になる, ベイズ主義なら, 仮説やモデル, そのもの, は正当化の対象外だ, そのモデルを前提として, 仮説やパラメータがどれだけ妥当なのかという信念を, 観測データに基づいて更新していく, ベイズ主義, 頻度主義, 深層学習といった理論や技法を横軸とし, それぞれの正当化の根拠を掘り下げ, 統計学と哲学の限界がどこにあるかを明らかにする, なんてどうでもいい, 次の予測ができればいい, というプラグマティックな立場もある, 世界の正しいモデルを追求するよりも, 次のコインの裏表が分かればいいという深層学習からのアプローチだ, aiから得られた結果は, と呼べるのか, 呼べるのであれば, 何を根拠に正当化されるのかといった問題がある, 一口に統計学と言っても, それは一枚岩の理論を指すわけではなく, ベイズ主義や頻度主義といった様々な理論が含まれる, それぞれにおける正当化のアプローチは異なっており, 数学的な証明には還元されない哲学的な問い, 調査の対象となる世界がどのようなモデルとなっているか, が待ち構えている, この疑問に正面から答えたのが本書だ, 推定値の偏りのなさや帰無仮説の判断, 尤度やp値など, を掘り下げていくと, 認識論的に, 正しいとは何か, という哲学の問題になる, 統計学はなぜ哲学の問題となるか, という疑問に対し, 統計学と哲学の両方から迫ったのが本書だ, 統計で, と100, というツッコミはあるだろうが, くじの数を一億枚に増やしてみよう, はずれる可能性は99, 999999, もちろん現実での統計値は, 1億回も取れない, 100枚のうちあたりは1枚, という前提で話しているが, 実際に統計が適用されるのは現実だ, くじの総数もあたりの数も分からないし, 引いた結果が必ず出るとは限らない, それにもかかわらず, 確率99, 確率100, で正しいとしてしまっているのではないだろうか, 確率モデルでは, あたりは1枚ある, ことを前提に確率を計算する, 100人全てについて, あたりを持っている確率, を再分配する形で考え, 観測データに基づいて, ある人がはずれである確率が高い, という情報を更新しつつ, 誰かはあたりである確率が存在する, ことを維持していく, この評価は個々のくじに対するものであり, 1枚はあたりがある, ことが反映されていない, 統計モデルからすると, 100人の全員に対して, はずれ, と判断しても, 問題ないことになる, だがこれは, 前提と矛盾する, ベイズ統計を用いると, 事後確率は0, 99になる, 事後確率0, 99以上はその仮説が正しいと判断する, というルールを採用するならば, その人が持っているくじは外れである, となる, 観測されたデータから判断する統計モデルでは, 一人一人のくじを独立した事象と見なす, その人が持っているくじが外れである確率は99, という判断を下すことになる, 100人に対し, くじを1枚ずつ配る, あたりは1枚で, 残り99枚ははずれ, 100枚のくじがある, 両者の違いは, 富くじのパラドックス, lottery, paradox, 見えてくる, 理論的な仮定を前提として数学的に導かれる, 確率モデル, 観測されたデータから導かれる傾向に基づく, 統計モデル, コインをたくさん投げて得られた, 統計データの話と, 理想的なコインならこんな結果になるはずだ, という理論上のモデルの話を混同していたのだ, このモヤモヤ, 私だけではないらしい, 本書を読むことで, 私がどこで間違えていたかが分かった, このモヤモヤこそが統計学を哲学する箇所であることも見えてきた, この発想は一般的ではないことは承知しているが, 独りでモヤモヤしていた, 現実世界から得られたデータを数学的に裏付ける統計学こそが最強の学問であり, 科学的に証明された, 適切な統計的処理により結論にお墨付きが出た, と同義だと自分を納得させてきた, 歪みのないコインを投げ続けたデータを見ると, 2に近づいていくだろうが, それは次に表が出る確率が1, 2であることを意味しない, この2つは違うものなのに, 同じものとして扱われてることにモヤモヤする, 次にコインを投げると, 分かる, コインを投げ続けると, 表と裏の出る数は, 同じ回数に近づく, コイン投げで喩えるならこうだ, 統計についてモヤモヤしているこの感覚, 伝わるだろうか, とは何か, 選択肢とコストを並べる役や, コンサルタントの仕事の一つに, 依頼人が解決したい悩みごとを辿っていくと, コンサルタントの仕事とは, 最強のコンサルタント, 問いの感度を上げて, その背後にある, を読み取る, 知的営みを支える, 思考の筋トレといってもいいだろう, これらの問いの背後に, この政策は現状にそぐわない, この犯罪には厳罰が妥当だ, といった主観的な評価が隠れている, それを明示しないまま, の形式で突きつければ, 相手に説明責任を押し付けることになる, snsで炎上する, はたいていこれ, この答えは, 人によって評価が分かれるが, 最終的な結論は所定の手続きで決まる, 問題は, なぜこの政策を選ぶのか, なぜ死刑にしないのか, のように, 評価の問いを, あたかも事実の問いであるかのように押し付ける場合である, 事実の問いは一つに定まるもの, 実際には定めるのが難しい場合がある, 一度定めても後に変わることもある, どの政策を採択するか, どんな刑罰を科すか, といった問いだ, 事実か評価か, どちらを想定した問いなのかを念頭に置くと, どんな回答が適切か見えてくる, どちらか分からないような問いなら, 両方を示すのが良いだろう, 事実の問いは, 基本的に答えが一つに定まる客観的なもので, 豚骨スープ, ストレート細麺, がその答えになる, 評価の問いは, 答えは人それぞれのもので, という主観が答えになる, 一見シンプルなやり取りだが, 豚骨スープに細麺で, あの店のラーメン, 様々な問いの分類がなされているが, 最も重要なものは, だろう, 誰かから問いを投げかけられたとき, 自ら問いが生まれたとき, その問いとは何か, 問いそのものに目を向ける時に役に立つ, 問いの前提, 選ぶ基準と範囲は何か, に置き換えることで, 焦点がハッキリとするだろう, したがって, 前提のもとで基準に沿って選ぶこと, と考えると, その性質を整理しやすくなる, とセットであり, その答えは文脈や意図に依存する, 一意に定まるもの, 人によって変わるもの, ここのラーメンは好き, 状況で変わるもの, 面接と職務質問での, あなたは誰, ここで注目すべきは, 答えを導く方法, 計算や捜査, 答えがどの範囲に属するのか, という点だ, 数式なら, 犯人探しなら, という範囲が決まっている, という言葉に違和感を覚えるかもしれない, 方程式の解を求めよ, 求める, 犯人は誰だ, が自然だろう, 上記を分解すると, 予め何かしらの前提条件が与えられており, ある範囲の中から答えを選ぶことで, その答えは何らかの基準, 価値判断, に沿って選ぶことになる, つまり問いとは, 基準の3要素によって構成されるという, 問いとは条件に合う答えをある範囲のなかから選択することである, 本書で示される定義は, 次の通り, 問いの感度を上げると, 問いの質が上がる, 問いの質が上がると

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プロジェクト というのがミソで こんなん 小説作品として描かれるなら 押すなよ 絶対に押すなよ に決まってるじゃん 登場してくる連中はほぼ全員どこか変だし なにかやらかしてくれる予感しかしない そういう意味でチェーホフの銃だらけなんだけど すごい意味で裏切られてよかった 銃じゃなくて大砲に撃たれ 息できなくなるくらい笑って涙で読めなくなった これ読む人へのアドバイス 手元にスマホを用意しよう なぜスマホ といぶかる方もいるかもしれないが 要所要所に美術作品が散りばめられており 検索したくなるはずだから カネの亡者の館長はユレヒトの リューベックの若き女性の肖像 になぞられ 文化省の官僚に呼び出されて行く先にはピュランの円柱が立ち並ぶ ポンピドゥーセンターの醜悪さのネタは何度も擦られ メッシーナの 受胎告知 のポーズがハマるシーンもあれば 太陽がいっぱい のアラン ドロンのサングラスも出てくる 著者によるオマージュやトリビュートの遊びだけれど 検索して見ると 小説内描写と不思議とピタリとハマるだろう スマホの小さな画面にスクロールされる膨大なコンテンツがある youtubeのまとめ動画と ルーブル美術館に展示されている名画が 同じサイズのサムネイルで並んでいる その中で モナ リザ はどのように位置付けられるのか ルーブル美術館やダ ヴィンチの業績といった歴史的文脈から切り離され 視覚の洪水の中でアイコンとして見える モナ リザ は あの笑顔でなければならない そう感じるかもしれぬ 同時に 私はなぜ モナ リザ が好きなんだろう モナ リザ の何を美しいと感じているのだろう とマジ考えさせられた 本書をラストまで読めば 答えはすぐにたどり着くのだけれど それって本当に 美 なのだろうか という恐ろしい疑問が待っている モナ リザのニスを剥ぐ 書評全文 音読最高 読むロック 口訳 古事記 町田康 音読 をテーマにしたオフ会 でお薦めされたのがこれ daen0_0さん ありがとうございます 日本最古の歴史書であり 神話と伝承の源泉である古事記 とっつきにくいイメージがあったが 河内弁でしゃべりまくったのが町田康の 口訳 古事記 になる 町田康の文体って リズム感があって 言葉に勢いがある 大量殺人事件 河内十人斬り を一人称で描いた 告白 には独特のグルーヴ感があり ハマると止められない中毒性の高い 読むロック だった 書評 だから彼の小説は 音読すると面白さマシマシになる 漫才のようなノリツッコミや 寄席のような口上は 声に出して読みたい物語なり 例えばこれ 日本最凶の問題児 スサノオノミコトがスーパーサイヤ人よろしく空を飛んでくるシーンだ なにしろ泣くだけで山の木が枯れ海が干上がるほどのパワーの持ち主がもの凄いスピードで昇っていくのだから コップが落ちた 茶碗がこけたみたいで済む訳がなく 震度千の地震が揺すぶったみたいな感じになって 山も川もまるでアホがヘドバンしてるみたいに振動 国土全体が動揺してムチャクチャになった このことがすぐに天照大御神 アマテラスオオミカミ のところに報告された ご注進 ご注進 何事です 騒騒しい えらいこってす 芦野原中国 アシハラノナカツクニ が動揺してムチャクチャになってます マジですか マジです 一つ一つの行動が災害級の大迷惑で 読んでる方が どうすんだよこれ と呆れていると マジですか マジです とすっとぼけた会話でシメる これ 狙ってやってるリフレインだな なお カミサマの名前の読みはルビがふってあるので安心して音読できる 声に出すのも憚られるような 糞尿 ゲロ おっぱい 女陰 エログロ描写が丸だしで ゲラゲラ笑いながら音読する ギャグ漫画よりもマンガ的で 神話だから規制無しで しかもカミサマだからなんでもあり ぶっ飛んだストーリーなのだが さすが神話 どこかで聞いた話と繋がるのが面白い 例えば お供えのために オオゲツヒメという女神が料理を任される オオゲツヒメは 自分の鼻や口や尻穴からひり出したもので食事をこしらえるのだが どう見ても鼻汁 ゲロ 糞尿なので スサノオノミコトが激怒して殺してしまう すると不思議なことに 女神の屍骸から穀物が生えてくる 具体的には 眼から稲 女陰から麦 尻穴から大豆が生えてくるのだが これ インドネシアのハイヌウェレ神話と酷似している ハイヌウェレは尻から大便ではなく食べものをひり出す少女で 彼女を気味悪がった村人から殺されることになる 少女の死体からは多種多様なイモが生えてきて その地域の主食となったという 生命を生み出すのは女性 その死体から食べものが生えてくるという食物起源神話は 赤坂憲雄の 性食考 で知った 書評 生きることと食べることの源を女に求めるのは 考えているよりも普遍性を持つのかもしれぬ また 女陰を見せつけて大騒ぎするシーンがある 天岩戸に隠れたアマテラスを呼び出す宴会の件だ 天宇受売命という女神が踊り狂ってトランス状態となる 踊るうちに 玉やら鏡やら神聖な御幣やら 後は祝詞の力 天の香山の木や草の力やら 後は桶の律動的な拍子 踊りそのものなどが合わさって 天宇受売命 アマノウズメ は神がかって 思考がなくなり神の力そのものとなって のけぞって衣服の前を両手で左右に引っ張って乳を丸出しにし それから 下半身に巻いた裳を結んだ紐を押し下げ 腰を前に突き出した その結果 女陰が丸出しになった その乳と女陰が丸出しになった状態で 首を振り 頭につけた蔓草を振り乱し 手に結んだ笹を振り回し なお踊り狂った 神々が集い 天地を揺るがすほどの大爆笑の騒ぎに なんだろう と気になるのは仕方ない 気になったアマテラスが岩戸を少し開けた後のお話はご存知の通り 問題はヴァギナ ディスプレイになる 女性器の世界史とも言えるブラックリッジの ヴァギナ で知ったのだが 古今東西 女陰には 魔物を祓い 幸運を呼び込むパワーがあると信じられていた ヨーロッパやアジアの神話において 女性がスカートをたくし上げることで 敵を威嚇したり 荒ぶる海を鎮めたり 戦争において士気を高めたという伝承が多々ある クールベの 世界の起源 の通り お釈迦様を除いた人類の源なのだから そこに神秘性を見出すのは 普遍的なものなのかもしれぬ こんな風に 破茶滅茶で奇天烈なのだが どこか懐かしさを覚えつつ読み上げる アタマで読むのではなく ボディで味わう感じ 詩のような歌のような呪文のような神々の名が 最終的には地名や言葉の由来となる 自らの正統性のエビデンスとするために編まれた物語が これほどのエンタメになるなんて まさに音読するための一冊なり お薦めいただいたdaenさん ありがとうございました なお ビジュアルで古事記を攻めたいという方には こうの史代 ぼおるぺん古事記 をお薦め ボールペンだけで書かれた絵物語とでもいうべき古事記 エロもグロもエッチなところも余さず丁寧に描かれているのがいい 口訳 古事記 書評全文 読むほどに酔い 酔うほどに読める やし酒飲み エイモス チュツオーラ 読み始めた瞬間 何かがおかしい 文を二度見し 首をひねりながら先を追う 冒頭からしてこれだ わたしは 十になった子供の頃から やし酒飲みだった わたしの生活は やし酒を飲むこと以外には何もすることのない毎日でした だった と でした とが入り混じっている 誤植 まさか岩波文庫がそんなわけない 対等関係の常体 だ である と フォーマルで丁寧な敬体 です ます が混在し 独特の語調を生み出している そして原文 英語 の方が違和感マシマシになる i was a palm wine drinkard since i was a boy of ten years of age i had no other work more than to drink palm wine in my life 10歳 の頃からずっと since やし酒のみだった と since を使うなら i have been とする方が自然だろうし やし酒を飲む 以外 more than 何もしない ならば more than じゃなくて except が普通じゃね と思う この違和感は意図的で わざと正しくない broken 使い方をしているという 書かれた文章だけど肉声で語られているような感覚で 読むと酔うような文章に仕立てられている もっとも原文が壊れているので そのまま翻訳できない 翻訳不能性 を逆手に取って 歪んだ日本語で語ることで ねじれたリアリティを醸すように訳している 合わない人は悪酔いするかも さらに 物語そのものは王道の 行きて帰りし なんだけど 展開がブッ飛んでいる あらゆる死者が集まる街があり 親指が破裂して子どもが生まれる 急激に成長し大食漢になり親とバトルする 木から腕が生えて木の内部に取り込まれた先に街がある 死 は売買できて 恐怖 は貸し出せる そもそも主人公が妙な術を使う やし酒を飲むしか能が無かったはずなのに 神でありジュジュマン juju man だと名乗り ピンチになると火や煙に姿を変えて難を逃れる jujuとは西アフリカにおける呪術 まじないを意味する 攻撃はもっぱら銃やナイフを使ったりする 神なのに 自分の死を売り渡してしまったので不死になるが 恐怖 は返却されてきたので 不死身なのに怖い 思いをする こういう発想が出てくる文化圏なのだ 現実の中に説明されないまま超自然現象が語られるのは マジックリアリズム 魔術的リアリズム と呼ばれ マルケスやドノソが粘り気のある傑作を書いている これに比べると 幻想色が強く まじないや呪術が説明抜きで語られる本作は ジュジュリアリズム 呪術的リアリズム なのかもしれぬ これ マルケスの魔術的リアリズムよりも ずっと まじない に引き寄せられている だから 物語に理屈や象徴を読み取る前に まず呪われる そんな 物語に呪われる語りの力がある まるで見てきたように語られるのだが 妖怪 とか 幽霊 といったラベルが通用しないところが幻想譚とは違うところ カフカのような圧ある不条理文学なのかと思いきや 妙に具体的な数字を挙げてくる 突拍子もない筋立てに 四百人ばかりの赤ん坊の死者 とか 収容能力四十五人 直径百五十フィートの袋 あるいは 七ポンド十八シリング六ペニーで私たちの死を売り なんて言われると 思わず想像してしまう これは詐欺師のやり方で 大真面目にウソを語るんだけど 数字を入れることで信憑性を増やす 最初に提示された数字に引っ張られて その後の判断に影響を及ぼすことをアンカリング効果というが その異種とも言える 数字を出すことで具体的に考えさせる思惑があるのだろう この辺は ほら吹き男爵 として有名なミュンヒハウゼン男爵で用いられた手法なり こんな風に 読むほどに酔うほどにハマれる 空想の赴くままの寝物語か 酔っぱらいの回顧録を クダ巻きながら聞かされるという感覚だ いずれにせよ 読み終えたときには こちらの意識まで千鳥足になっている これ 17年前の再読なんだけど 物語に酔っぱらって書いていることが分かる 無制限の想像力が爆発する やし酒飲み やし酒飲み 書評全文 日本軍 という反面教師 失敗の本質 戸部良一ほか 経営幹部の必読書として有名な 失敗の本質 が面白かった タメになった 太平洋戦争における失敗の本質は 国力で圧倒的に差がある米国にケンカを売ったこと に尽きる 人を含めたリソース差が決定的であり 他の理由は後付けに過ぎない もし だったら と歴史にifを求めても いわゆる後知恵だ だが この後知恵をあえてやったのが 失敗の本質 だ なぜ開戦したのか という問いはスルーすると序章で謳っている 代わりに 日本軍はどのように負けたのか というテーマで日本軍の組織構造を研究する インパール作戦やミッドウェー海戦など代表的な負け戦を6つ選び いかに日本軍がダメで 米国や英国が優れていたかを力説する 本書の前半は失敗の事例研究になる 各作戦 ミッドウェー ガダルカナル インパール レイテなど の背景や経緯は 膨大な戦史資料から引かれている 緊迫していく戦場の空気や 臨場感あふれる戦闘描写は 結果が分かっていてもハラハラさせられる この 見てきたような書きっぷりは 塩野七生 ローマ人の物語 と重なる ただし ローマ人の物語 は ローマ軍tueeeeee と激賞する一方 失敗の本質 では 日本軍yoweeeeee で塗りつぶされている 曖昧な作戦目的 兵力の逐次投入 兵站軽視 陸海軍の反目 代替案の欠如 空気 が場を決める等 日本軍のダメっぷりがこれでもかと糾弾されている 日本軍のここがダメ の非難が激しすぎて ちょっと可愛そうに見えてくる たとえば ミッドウェーで完敗した理由の一つに 暗号解読されていて作戦が筒抜けだったところ だが本書はそうではないと断ずる 作戦がバレていても 実行段階で気づいて対処すべきだったとか あのとき撤退すれば無益な消耗を回避できたはずなど タラレバ論が酷すぎる 当時の不確実性や情報制約を無視して 当然そうするべきだった と結果論に基づく評価は 事後孔明 英語だとhindsight bias 後知恵バイアス という さらに 著者たちは元々のテーマ 組織論から日本軍を研究する に落とし込むために 日本軍の組織文化が究極の原因である と後付けを一般化している これ 歴史書っぽい体裁をしているけれど 歴史書からピックアップしたケーススタディ集と見たほうがよいかもしれぬ その辺りを考えず 手放しに絶賛しているおっさんがいるみたいだが 危うい では 後知恵バイアスにまみれたチェリーピッキングだからダメかというと そうでもない バイアス bias は斜めに歪んだという意味だから その偏りを考慮すれば使える教訓が得られる 以下 偏りを考慮して抽出した 失敗の本質 とそこから得られる教訓を並べてみた 幹部研修で本書を読まされる人には参考になるかもしれぬ 研修レポートに向けた 日本軍の失敗から得た経営戦略への教訓 は ここ に一覧化したので 活用してほしい 本書が主張している 日本軍の組織文化が究極の原因である は過剰な一般化かもしれぬ だが 過去の成功体験の過剰適応 過学習 が 時代の変化に対応できなくさせた という視点は鋭いと感じた 陸軍は 日露戦争で成功した 銃剣突撃白兵戦を信奉し続け 火力中心 機動戦を重視する近代戦の流れに取り残された 海軍は 日露戦争で成功した 艦隊決戦思想に固執し 航空機 潜水艦 レーダーの台頭による統合システム戦に遅れた つまり 組織からすると 過去の成功体験 正しいやり方 という前提から抜け出せなかったと言える さらに 第一次世界大戦を通じて西欧諸国が経験した 総力戦 航空戦力の勃興 塹壕戦の膠着 という現実を 日本は当事者として体験できなかった 環境の変化を直視する機会を欠いたまま 自国の成功パラダイムを絶対視したのだ ここから得られる教訓は 現代にもつながる 過去の成功パラダイム は強みでもあるが 同時に最大のバイアスにもなる 環境変化や技術革新が速い時代には 勝ちパターンに囚われない柔軟性が生死を分ける 日本軍の失敗は 組織文化 というよりも 変化に対する鈍感さ に置き換えるとしっくりくる 過去の成功が選択を見誤らせる 例なら kodakのフィルムとかnokiaの携帯電話が有名だろう 現在進行中のやつだと nikeのboc戦略だろうか コロナ禍の外出制限で成功した直販モデルが ポストコロナの消費者や小売チャネルの離反を招いている 結局のところ 失敗の本質 を歴史研究として読むと事後孔明のオンパレードになるが 寓話として読むと現代的な教訓を与えてくれる 勝ちパターン に固執すると環境の変化に適応できなくなる このあたりまえで冷徹な真実は 過去の戦争からも ビジネスの失敗例からも学ぶことができる そういう意味で 経営者にとっての名著 と呼ばれているのだろう 失敗の本質 書評全文 未来を引き受けるためのサイエンス 数理モデルはなぜ現実世界を語れないのか エリカ トンプソン 結論を述べるとこうだ モデルとは 現実を映しだすカメラではなく 未来に介入するエンジンである 数理モデルは 未来を当てるためのものではなく 未来に備える道具として使うべし これが本書のメッセージになる 本当に数理モデルは現実世界を語れないのだろうか この問いへは 天気 と 気候 の事例が分かりやすい 現代の天気予報は 数学でできているといっていい 天気 は 大気の運動の物理法則 流体力学 熱力学 を微分方程式で表現する グリッド分割した区域ごとで変数 気圧 風速 温度等 を割り当て 隣接区域との相互作用を考慮しつつ その方程式を解くことで数値的に表すことができる 複数のモデルや初期条件がある場合 ベイズ統計を用いることでモデルの不確実性を取り込んでいる 明日の降水確率から台風の進路状況まで かなり正確にできるのは 同じ条件で予想結果が高頻度で利用できるからだ 気象モデルは数十億ドルを節約し 多数の命を救っているといえる では この数理モデル 群 を用いて 気候 を予測できるか 気候 は 数日ではなく数十年 数世紀スケールで より粗い空間スケールで 天候の平均的傾向や統計的分布をシミュレートする 初期値が少しズレるだけで予想が大きく外れる気象モデルを そのまま用いることはできない さらに 気候モデルは未経験の未来を予測する必要があり データの蓄積はほぼ無い 同じ条件の観測データは無いため これまで測定したデータを元に推測するしかない モデルが正しいかどうかは 翌日の天気ではなく 何十年も経たないと分からない 気象モデルと気候モデルは 同じ数学的基盤を持っていたとしても 目的が異なり 予想する対象 範囲も大きく違う すなわち モデルは現実を語れない というのではなく 現実の一部を語れるモデルが存在する というべきだろう あるいは どの現実を語るのか という目的に応じて モデルを使い分ける必要がある モデルが語るのは現実そのものではなく どの現実を語るか を選び取る私たちの価値観なのだ 数理モデルが登場すると それは何かしらのデータセットやエビデンスに裏打ちされ その分野の専門家によって 正しい とお墨付きを得ているものだと確信する 数式 なのだから 定量的なインプットがあれば 定量的なアウトプットが得られる そう考えてしまう だが モデルとは 現実を映すカメラではなく 現実のある側面を切り取り 強調し 他を捨てた後 何かしらのロジックで組み立てた仮説に過ぎない だから モデルが当てはまる現実もあれば 全く通用しない範囲もある それはモデルが間違っているのではなく スコープを越えているからだ テクノロジーの進展により 観測の精度が上がるほど モデルと現実のズレは顕著になる そんなデータセットが蓄積するたび 科学者たちはパラメータを調整し 定数を入れ替え 数理モデルを 精密化 する それでも辻褄が合わなくなると 新しい理論が生まれる ミクロ経済学がそうだったし 素粒子物理学もそうやって誕生した これらは 観測結果に即してそう取り決められた言明に過ぎぬという 現在はうまくいっているということだけで 実用的 と言えるが それが 真実 かというと違う 問題なのは 科学者が大事にするモデルこそが真実であり 全てを説明できると信じ込んでしまう点にある 最近では 超ひも理論で全てが説明できると豪語するブライアン グリーンのような人は減ったが こうした素朴なモデル信奉者はたまに見かける 経済学と物理学に多いような気がする モデルは現実と離れているかもしれぬ それでも モデルを生み出すプロセスは 状況を合理的に説明させようと促す 不確実であったとしても それでもなお行動を起こさせようとする これを コンビクション ナラティブ 確信を持たせる物語 という コンピュータのy2k問題や covid19のパンデミックなど モデル通りの未来にならなかったことは事実だ だが たとえモデルの予想が外れたとしても それは失敗ではない 最悪のシナリオを回避するために行動を促したからだ 検証しようがないが それでも対策した結果が今の世界線だといえる それは ロックダウンをした結果の世界線が今だろうし 京都議定書が形骸化した今を 私たちは生きていると言える モデルは現実のリスクを 予言 ではなく 物語 として動かす その意味で モデルは現実に介入するエンジンになる モデルとは未来を予言するためのものではなく 未来を引き受けるために必要不可欠なのだ これは読書猿さんのお薦めで手にした一冊 アイゼンハワー大統領 計画は役に立たないが 計画を立てることは絶対に必要だ を捩るなら モデルは役立たないけれど モデルを作ることは絶対に必要だ と言える 素晴らしい本に出会えてよかった ありがとうございます 数理モデルはなぜ現実世界を語れないのか 書評全文 問いの背後の 意図 を見抜く 問いの技法 佐藤裕 問いの感度を上げると 問いの質が上がる 問いの質が上がると 的を射たコミュニケーションができる 本書で示される定義は 次の通り 問いとは条件に合う答えをある範囲のなかから選択することである 上記を分解すると 問いとは 予め何かしらの前提条件が与えられており ある範囲の中から答えを選ぶことで なおかつ その答えは何らかの基準 価値判断 に沿って選ぶことになる つまり問いとは 前提 選択 基準の3要素によって構成されるという ただし 選ぶ という言葉に違和感を覚えるかもしれない 例えば 方程式の解を求めよ は 求める であり 犯人は誰だ は 探す が自然だろう ここで注目すべきは 答えを導く方法 計算や捜査 ではなく 答えがどの範囲に属するのか という点だ 数式なら 数値 犯人探しなら 人物 という範囲が決まっている 問い と 答え とセットであり その答えは文脈や意図に依存する 一意に定まるもの 1 1は 人によって変わるもの ここのラーメンは好き 状況で変わるもの 面接と職務質問での あなたは誰 がある したがって 問いとは 前提のもとで基準に沿って選ぶこと と考えると その性質を整理しやすくなる 誰かから問いを投げかけられたとき あるいは 自ら問いが生まれたとき その問いとは何か と 問いそのものに目を向ける時に役に立つ そして 問いの前提 選ぶ基準と範囲は何か に置き換えることで 焦点がハッキリとするだろう 本書では 様々な問いの分類がなされているが 最も重要なものは 事実の問い と 評価の問い だろう 太郎 あの店のラーメン どうだった 花子 豚骨スープに細麺で 美味しかった 一見シンプルなやり取りだが この どうだった には 事実の問い と 評価の問い がある 事実の問いは 基本的に答えが一つに定まる客観的なもので 豚骨スープ や ストレート細麺 がその答えになる 一方 評価の問いは 答えは人それぞれのもので 美味しかった という主観が答えになる 事実か評価か どちらを想定した問いなのかを念頭に置くと どんな回答が適切か見えてくる どちらか分からないような問いなら 両方を示すのが良いだろう 事実の問いは一つに定まるもの とはいえ 実際には定めるのが難しい場合がある あるいは 一度定めても後に変わることもある 例えば どの政策を採択するか や どんな刑罰を科すか といった問いだ この答えは 人によって評価が分かれるが 最終的な結論は所定の手続きで決まる 問題は なぜこの政策を選ぶのか なぜ死刑にしないのか のように 評価の問いを あたかも事実の問いであるかのように押し付ける場合である これらの問いの背後に この政策は現状にそぐわない この犯罪には厳罰が妥当だ といった主観的な評価が隠れている それを明示しないまま 事実の問い の形式で突きつければ 相手に説明責任を押し付けることになる snsで炎上する 問い はたいていこれ 問いの感度を上げて その背後にある 評価 や 意図 を読み取る これは 知的営みを支える 思考の筋トレといってもいいだろう 問いの技法 書評全文 ai ワインバーグ 最強のコンサルタント コンサルタントの秘密 ワインバーグ 伝説的なエンジニアであり 現代のソフトウェア文化の土壌を作った存在でもあるジェラルド m ワインバーグの主著とも言える コンサルタントの秘密 を読んだ タイトルに コンサルタント とあるけれど これはコンサルタントの本ではない もっと広くて 自分も含む 誰かに相談されたとき どう考えるか をまとめた本だ この 誰か は自分も含む コンサルタントは肩書きではなく どのように人と関わるか が詰まった一冊といえる 彼の経歴上 プログラムやシステムの話が登場するが あくまで面白いエピソードとして挙げているだけ 様々なエピソード だいたいトラブル を元に コンサルタントの法則 として紹介してくれる これ 実践できている人は当たり前すぎてピンとこないかもしれないが これを法則と呼ぶくらい重要な考え方である ことに気づかない人には宝の山だろう トム デマルコの書籍を通じて知り 自分の身をもって学んできた組織論や発想と重なるところが多々あり 実はこれが源泉だったことに気づく コンサルタントの仕事とは 可能な選択肢を示す それにかかるコストを示す 選ばないという選択も含め 選ぶのは依頼主 という役割を守れという これは確かにその通りで 相談を持ち掛けられたのを幸いに 相手の判断にまで踏み込んで良し悪しまで口出しする人がいるが これはただのお節介だろう コンサルタント という肩書でなくとも 相談する側 される側という分を守るのであれば 判断する 判断材料を提供する の分を守るべし そして コンサルタントの仕事の一つに そこに無いものを見る がある 依頼人が解決したい悩みごとを辿っていくと たいてい見えていない場合が多い そういう 見えないものを見るにはどうすればよいか ピンの技法 課題をリストアップする手段が無い対象こそ取り組むべき 3の法則 計画をダメにする原因が3つ考えられないなら思考方法に問題あり 説明の顔をしたアリバイ ルールから昔一度だけ起きた問題を楽に片づけるための言い訳を探す など 沢山の方法が紹介されているが 私には 他人という異文化を利用する が馴染み深く応用が利くやつだった ワインバーグは プログラマの生産性を高める という目的で招かれた 彼は一人一人にインタビューを行い 生産性を高めるソフトウェアやガジェットが不足していないかを確認していた ところが この職場は ただ一人でも これは必要 欲しい と言い出したものは買うか作るかするという方針だったため 〇〇が足りない といった事態は起き得なかったという らちが開かないので 彼はインタビューを中断する そしてトイレに行く途中 オフィスの掃除のおじさんをつかまえて こう尋ねる この職場に無いものは何だろう 掃除のおじさんはちょっと考えて 黒板を拭いてくれって頼まれたことはないねぇ と答える ワインバーグはオフィスや会議室を見回って そこらじゅうの黒板に 消すな という警告のもと 電話番号やコードの一部などのメモが書かれていることに気づく 本来はアイデアを共有する黒板が 二度と消せない個人メモだらけになっており 集団の思考の道具として機能していないことを指摘する さらに黒板だけでなく 購入したソフトやガジェットは共有されておらず 有効活用されていないという問題にたどり着く ここに足りないのは何だろう という問いは 自分よりも他人に聞くほうが有効だ さらに 網羅性を考える上で aiはうってつけだ 10個考えて とか無茶ぶりしても なんとかヒネり出してくれる その上で 人間サマが妥当かどうかを判断すればいい コンサルタントの秘密 が出版された1990年には存在しなかった ai という異文化を いまの私は簡単に呼び出せる 選択肢とコストを並べる役や この表に足りないもの を洗い出してくれる役など コンサルタントのかなりの部分を任せられるようになった もちろん 最終判断は人なのだが 一方 どのような問いを投げるか どこまで自分で判断するか といった 本来コンサルタントが担っていた仕事の核心部分に いやでも向き合うことになる 正解がないと言われる時代 答えよりも良い問いが重視されている 問いへ向き合う考え方を教えてくれる コンサルタントの秘密 は ai時代だからこそ読み直したい コンサルタントの秘密 書評全文 統計学の 正しさ とは何か 統計学を哲学する 大塚 淳 確率 統計についてモヤモヤしているこの感覚 伝わるだろうか コイン投げで喩えるならこうだ コインを投げ続けると 表と裏の出る数は 同じ回数に近づく 分かる 次にコインを投げると 表が出る確率は1 2だ 分からない 歪みのないコインを投げ続けたデータを見ると 表が出る確率は1 2に近づいていくだろうが それは次に表が出る確率が1 2であることを意味しない この2つは違うものなのに 同じものとして扱われてることにモヤモヤする もちろん この発想は一般的ではないことは承知しているが 独りでモヤモヤしていた 現実世界から得られたデータを数学的に裏付ける統計学こそが最強の学問であり 科学的に証明された とは 適切な統計的処理により結論にお墨付きが出た と同義だと自分を納得させてきた ところが このモヤモヤ 私だけではないらしい 本書を読むことで 私がどこで間違えていたかが分かった と同時に このモヤモヤこそが統計学を哲学する箇所であることも見えてきた 私は コインをたくさん投げて得られた 統計データの話と 理想的なコインならこんな結果になるはずだ という理論上のモデルの話を混同していたのだ 観測されたデータから導かれる傾向に基づく 統計モデル 理論的な仮定を前提として数学的に導かれる 確率モデル 両者の違いは 富くじのパラドックス lottery paradox だと 見えてくる 100枚のくじがある あたりは1枚で 残り99枚ははずれ 100人に対し くじを1枚ずつ配る 観測されたデータから判断する統計モデルでは 一人一人のくじを独立した事象と見なす そのため その人が持っているくじが外れである確率は99 という判断を下すことになる ベイズ統計を用いると 事後確率は0 99になる もし 事後確率0 99以上はその仮説が正しいと判断する というルールを採用するならば その人が持っているくじは外れである となる この評価は個々のくじに対するものであり 全体 1枚はあたりがある ことが反映されていない 統計モデルからすると 100人の全員に対して はずれ と判断しても 問題ないことになる だがこれは 前提と矛盾する 一方 確率モデルでは あたりは1枚ある ことを前提に確率を計算する 100人全てについて あたりを持っている確率 を再分配する形で考え 観測データに基づいて ある人がはずれである確率が高い という情報を更新しつつ 誰かはあたりである確率が存在する ことを維持していく いま 100枚のうちあたりは1枚 という前提で話しているが 実際に統計が適用されるのは現実だ くじの総数もあたりの数も分からないし 引いた結果が必ず出るとは限らない それにもかかわらず 確率99 は 確率100 で正しいとしてしまっているのではないだろうか いや 99 と100 は違う というツッコミはあるだろうが くじの数を一億枚に増やしてみよう はずれる可能性は99 999999 になる もちろん現実での統計値は 1億回も取れない この 統計で 正しい とはどういうことか この疑問に正面から答えたのが本書だ 推定値の偏りのなさや帰無仮説の判断 尤度やp値など 統計学の 正しさ を掘り下げていくと 認識論的に 正しいとは何か という哲学の問題になる 言い換えるなら 統計学はなぜ哲学の問題となるか という疑問に対し 統計学と哲学の両方から迫ったのが本書だ 一口に統計学と言っても それは一枚岩の理論を指すわけではなく ベイズ主義や頻度主義といった様々な理論が含まれる それぞれにおける正当化のアプローチは異なっており 数学的な証明には還元されない哲学的な問い 調査の対象となる世界がどのようなモデルとなっているか が待ち構えている 一方で 正しさ なんてどうでもいい 次の予測ができればいい というプラグマティックな立場もある 世界の正しいモデルを追求するよりも 次のコインの裏表が分かればいいという深層学習からのアプローチだ では aiから得られた結果は 正しい と呼べるのか 呼べるのであれば 何を根拠に正当化されるのかといった問題がある ベイズ主義 頻度主義 深層学習といった理論や技法を横軸とし それぞれの正当化の根拠を掘り下げ 統計学と哲学の限界がどこにあるかを明らかにする ベイズ主義なら 仮説やモデル そのもの は正当化の対象外だ 代わりに そのモデルを前提として 仮説やパラメータがどれだけ妥当なのかという信念を 観測データに基づいて更新していく だから ベイズ主義は どのモデルが観測データに適合するか といった比較検討にも適しているといえる しかし これだと どのモデルが 正しい か というよりも むしろ どのモデルが観測データを最もよく説明できるか という話になる これ ぶっちゃけ 正しさ とは 観測データと既存の理論との整合性に還元されているのかもしれない 乱暴すぎるかも つじつまが合うようにモデリングして それまでのデータや理論の蓄積とより整合性が取れている数値を 正しい とみなしているのではないか と懸念する 前出の 数理モデルはなぜ現実世界を語れないのか は この立場だ 正しさ の中には 納得しやすさ させやすさ が含まれている そして この 正しさ を一歩間違えると 再現性の危機や研究グレーの世界になる 科学研究はどこまで信用できるか で書いたが 正しさ と もっともらしさ をはき違える例は枚挙にいとまがない 統計の 正しさ を考え抜くと哲学になる 統計学を哲学する 書評全文 税とは略奪である 課税と脱税の経済史 マイケル キーン 税の本質は略奪だ こん棒を手にしてた昔よりは洗練されてはいるものの ある人から奪い ない人からも奪う という本質は変わらない こん棒が別の呼び名になり 略奪システムが巧妙になっているだけ 本書の前半を読むと 様々な試行錯誤と権力闘争の元に 人類の英知を結集し進化してきたものが 現代の税制だということが分かる 不完全じゃんというツッコミ上等 それは人類が不完全である証左なり 一方 脱税は多角的な側面を持つ 上に政策あれば下に対策あり 税回避は 国家の略奪への対抗手段ともいえる あるいは 政府よりも最適な資源配分をするための経済合理性を追求する行為だ あるいは 法の抜け穴やグレーゾーンを見出し そこで資源を最大化する戦略的なゲームだ 本書の後半を読むと 貧民から富豪まで 創意工夫を尽くして進化してきたものが 税回避のいたちごっこであることが分かる これは人類の歴史が続く限り続く 課税と脱税の経済史 は 奪う側と奪われる側の双方の視点から 古今東西の歴史を振り返り なぜ我々は税金を納めるのか そもそも税とは何なのか を炙り出す いわば 税の世界史 ともいえる 税逃れの爆笑エピソードから 強制力の行使による無慈悲で残酷な結末 人間の行動心理の裏を衝いたやり方など 豊富な事例を眺めていくうちに 私が囚われている税への偏見と刷り込みが クリアになってゆく そこでは 人類の最悪な部分と最善な部分の両方を垣間見ることができる この知的興奮がたまらない 税への見方が360度ひっく...