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はてなキーワード: フェルミ推定とは
元増田にもあるとおり、ビジネスにおける選抜にフェルミ推定を用いたいなら特にそう。
なぜならビジネスで要求されているのは、結果・数字・利益であって、能力ではないから。
ピアノ調律師が何人いるかが直接ビジネスに関わるのならば、ググレばいい。まじで。
それで答えが出てくるならそれに依拠するのが一番早い。ピアノ協会（あるかどうかしらねーけど）が
人数とか公表してるかもしんねーじゃん。検索結果の信憑性とかを言い出すならフェルミ推定の結果の信頼性も
どっこいどっこいですから。0を1にする端緒としてフェルミ推定とグーグルのどっちが上かは一概には決まらないよ。
むしろ論理的思考力なんて無くても答えにたどり着けるグーグルの方が優秀とさえいえるかもしれない。
多くの反論が予想されるのは
「画一的な答えが期待できないからこそ帰納的・演繹的推論能力を見るためにフェルミ推定をやるんだ」
ってやつ
いやー、でもこれ言い換えると「ビジネス上の問題にグーグルは答えてくれねーよksg」ってことでしょ？
だったら最初から「ググッてもいいよ」くらいの余裕が面接側にほしいよね。答えが無いって分かってるならさ。
ってことは事実上要求されてるのは知識の運用能力（と知識量）だよ。フェルミ推定を始める端緒としてぐぐれる環境が
あっても全然いーじゃん。
いっつも思うんだけど、企業の採用活動として、何を目的にフェルミ推定を面接過程につっこむ（べきな）のか
繰り返しになるけど、調律師の数字が問題なのであればむしろ必要な能力は
どこを掘るとその情報に出会えるか知ってることだよ。そんでもって人間の活動でまったく新しい何かなんて
ポストモダンな現在にあっては存在しませんよ。むしろXに迫るためにAとBとCとOとPとQのどれを組み合わせて
先行研究とすべきかという能力のほうが重要なんですよ。さらに言えばそういう先行研究の成功と失敗を踏まえないと
そこまでブレイクダウンして採用活動にフェルミ推定を導入しましたか？もっと言えば普段の活動をそこまでブレイクダウンしてますか？
そういうの抜きでフェルミ推定だけ採用活動に導入すると滑稽ですよ。
話が大分逸れてきた。
言いたいことは、フェルミ推定で要求されている能力が情報・知識の運用能力であるなら、
むしろグーグルをいかに活用するあるいはしないかというところも見ないと現代社会では無意味でしょということ。
そういう設問のフェルミ推定問題を作らないとダメですよということ。
そんでもってぐぐって得た情報でみんなが妥当な答えにたどり着けるならそれは出題側の問題だし、恐らく普段の業務も
ちょっとググれば答えが転がってることを棚上げにしてる可能性が高いってこと。
http://anond.hatelabo.jp/20140127235658
フェルミ推定が優秀だった人が、会社入っても優秀でなんかウマイこといったのかどうかを追跡調査したニュースあった。
で、フェルミ推定が優秀だからって会社入っても優秀かどうかなんて、まったく関係ありませんって結論でてた。
だから、意味ないからやめますって。たしかそんなニュースみた。
http://anond.hatelabo.jp/20140127235658
他の人も書いてたけど、マニュアル通りただ作業するだけの仕事にはフェルミ推定なんていらんけど、少し複雑な仕事をしてりゃあ使うものだとは思う。
別にフェルミ推定が上記の問題を正確に答えられたか、というと、普通に外れるわけだけど、この予想を元に余裕をもった計画をたてたりすることで適当に勘で意思決定するよりいい結果が出せると思うし、何よりも客観的に自分の判断プロセスを他人に説明して、協力を得るのに役に立つ。
例えばプロモーションを行いたいという時に、
「こういうプロモーションしたいです。多分このくらい利益が増えると思います。○万円予算ください」
とただ言っても、『本当にそんな利益が増えるのかよ』という話になるけど、フェルミ推定を加えることで、大分この話がリアリティを帯びてくるし、協力も得やすい。
普通に何か仕事をするに当たって、こういう見積りを行う際にすごい適当な数字を出してくる人は信用ならないから、やっぱりフェルミ推定はできるにこしたことはないと思う。
フェルミ推定ってなんなの？
何も知らないところから推測してそれがあたってたら優秀って意味がわからない。
人生にこどもが何人いていいとか、下手したらググれば出てくるかもしれないことをどうして推測させるの？その能力がどこに必要なの？
そもそも推測するには知識が必要。家族に扶養が何人いるのかとか、収入がどれくらいあるのかとか、どのくらいの周期で帰省しないといけないかとか、1日あたりいくら食費かかるのかとか、そういう知識があって初めて「推測」ができるわけでしょ。
でもそれはググれば出てくること。考えるのに何が必要かわからなくても、「ガールフレンド（仮）」でググればわかるかもしれない。
強いて言うなら、推測するために必要な知識はなにか、というのはその人が思考力にすぐれた優秀な人か判断するのに役立つかもしれない。
知識なんてケータイでちょっと検索すれば手に入れられる時代にこんなことをやってるのは本当に馬鹿らしい。
婚活のときにネット禁止でこういうことをやらされたがその時点で冷めた。そんな人とは結婚したくないし家族としてお世話になりたくもない。
フェルミ推定やらせるからってフェルミ推定能力が見たいのではない。
つまり、順序付けをやってるだけなんだ。そして、順序付けって
それこそ運動神経とか身長とかいった全然別のものでもない限り、
頭を使うようなものは何を使っても順番は大きく違ってこないんだ。
何でもいい順序付けシステムからたまたま楽チンなフェルミ推定を
やってるだけ。もちろん、そんなことでやる気を無くすやつは
順序付けの下の方に行って欲しいし、見事に機能したわけだ。
まあ、中に入った仕事がフェルミ推定みたいなの、っていう勘違いを
されたのは失敗かも知れないけど。
フェルミ推定ってなんなの？
何も知らないところから推測してそれがあたってたら優秀って意味がわからない。
ニューヨークにピアノ調律師が何人いるかとか、下手したらググれば出てくるかもしれないことをどうして推測させるの？その能力がどこに必要なの？
そもそも推測するには知識が必要。ニューヨークに人口が何人いるのかとか、ピアノがどれくらいあるのかとか、どのくらいの周期で調律しないといけないかとか、1台あたり何時間かかるのかとか、そういう知識があって初めて「推測」ができるわけでしょ。
でもそれはググれば出てくること。考えるのに何が必要かわからなくても、「ニューヨーク、調律師、人数」でググればわかるかもしれない。
強いて言うなら、推測するために必要な知識はなにか、というのはその人が思考力にすぐれた優秀な人か判断するのに役立つかもしれない。
知識なんてケータイでちょっと検索すれば手に入れられる時代にこんなことをやってるのは本当に馬鹿らしい。
就活のときにネット禁止でこういうことをやらされたがその時点で冷めた。そんな会社には入りたくないし客としてお世話になりたくもない。
明らかに思考速度より遅いタイピングでも一日1万字とか2万字とかで結構な量になるのを見てると、人間の思考をすべてテキスト化したら一日あたりどんくらいになるのかな。
どっかで「大学の講義90分の話をテキスト化したら新書1冊分」ってのは見たことある気がする。
フェルミ推定的に単純化して考えてみる。
常に話すと90分で新書1冊分。思考速度が話す速度の3倍だとする。
新書1冊の文字数を30文字*20行*200ページ=120000文字とする。
48*120000=5760000。
576万字。
……。
いやー絶対これより多いわ。1000万はゆうに超えるだろ。
夢みてるときとか脳内スパコン並に動いて仮想世界作ってるはずだし。
このテキスト書いてる間だけでも、このエントリの文字数の軽く100倍くらいは考えた気がするし。
つっても文字数だけで言われても実感わかないのも確か。。。
ぼーっとしてるときと集中してるときだとまた波があるだろうし。
元来学業において適用されていた偏差値の概念を主観の多々入り交じる顔面の美醜という対象において摘要した点で顔面偏差値という素晴らしい概念は誠に高く評価できるものである。
偏差値とは統計的概念であり母集団の分布における統計値（確率変数の値）の高低を示すものであり、50を平均値とし10を標準偏差として算出される。
つまり60なら高め、70ならかなり高い、80ならレアアイテム、90なら激レアとまあこんな調子である。
顔面偏差値はあくまで主観的なものであるがアンケートの実施（統計調査）をすれば、客観的に扱えるようにはなる。それが美醜を客観的に正しく表しているいう意味ではなく、あくまで扱いが客観的になるだけであるが。
たとえば心理統計によくある「非常にそう思う、そう思う、どちらでもない、そう思わない、全くそう思わない」のような五段階評価を「この人が美人・イケメンだと思いますか？」という質問に対して回答させれば良いのであるから実に簡単な話である。
この方法を駆使すれば顔面偏差値と同様にさまざまなパラメータを個人に与えることもできるだろう。
また、わざわざ大がかりな統計調査を実施しなくても、人々から受けた評価をその都度反映させていくことも可能である。例えば、他人からうけた扱いや評価を主観的に5段階評価して、統計処理を行うだけのことであるから何も難しいことはない。
こうしてさまざまなパラメータが客観的に扱えるようになることそのものが実は非常に有益なことなのである。これは我らがmankogaiも再三言っていることであるが数値化しなさいと。
なんでも数値化しなさい。数値化の精度（例えば美人度70と評価したことが客観的に正しいのかといったこと）は多少ファジーであれど数値化すること自体に意味があると。そういうことを言っている人は数多い。
フェルミ推定が重視されているのもそうしたバックグラウンドがある。当のグーグルの起業家がフェルミ的な思考法を常としたことで大成功を収めたのは言うまでもない。
なのだから、常識で考えて数値化は非常に有益というのが我々の最終結論である。
数値化のいま1つのメリットは数値の変化に敏感になることである。体重を毎日量っている人は例えば体重に敏感だから食事に気をつけようという意識が違ってきますもの。
また1つのメリットは数値の上下を支配する従属変数が見えてくることでもある。bという変数が従属変数とし、a1, a2, a3, a4, ... , a10といった独立変数がbに影響しているか確認したい。
統計処理にかければこんなものは一発である。どれとどれが相関が強いのか。scilabなどで線形システムを仮定して検証するのが一般的であろう。
シストレをやっている知人がよくそんなことをやっていた。彼が言うには顔面偏差値という偉大な発明をなぜ他の人物パラメータにも摘要しないのかと。まったく同感である。
http://anond.hatelabo.jp/20130605175524
のエントリーを書いたあとで、肌感覚で２０代の美人の女の子はモテモテじゃんか？
彼女たちはフツー部類に入れるのは間違っている！と本能が叫ぶので美女版を作ってみました。
パラメターは全部前使ったパラメターと同じ。唯一【容姿】の部分を変えてみる
ここではフェルミ推定するため（つまりはこじつけて数値化スルため）納得できそうなパラメターを作ってみた。
それが、「そういや中高の時クラスに一人くらいは美人っていたよな～」っという
皆が共有してそうな甘酸っぱい記憶から引き出した以下のパラメターである。
パラメター１：クラスでトップ３に入る可愛い女の子：４０人いる男女混合クラスで３番以内の可愛い女の子（クラス女子２０人のうち人気投票でトップ３人に入るレベル）
パラメター２：クラスで一番可愛い女の子：４０人いる男女混合クラスで一番可愛い女の子（クラス女子２０人のうち人気投票で一番になるレベル）
パラメター３：学校で一番可愛い女の子：４００人いる共学高校で一番可愛い女の子（学年女子２００人のうち人気投票で１番になるレベル）
パラメター４：ファッション誌の読者モデル： そのまま（笑）。Wikiに読モの推定総数が書いてあったのでそれを流用。
これ以上は現実問題として結婚相手として考えるのが現実的ではないので除外！
ではそれぞれをモデルに代入してみよう。
女である。6500万人 （総務省統計局平成２４年１０月、百万人以下切り捨て）
25-29歳である 345万7千人 （総務省統計局平成２４年１０月）
未婚である。 59％ （総務省統計局平成22年国勢調査：25才から29才）
仕事している 69.4％ （総務省統計局労働力調査 平成22年度：25才から29才）
容姿 xx% ここが今回の肝
×なし 91.3％ （離婚率8.7％）厚生労働省平成21年度離婚に関する統計：25才から29才）
太ってない。94.1％ （厚生労働省平成19年肥満率調査：年齢20歳から29歳）
借金がない。 68％ （NTTデータ 2007年11月6日 消費者ローン利用者・利用経験者の借入に関する意識調査：「消費者金融会社」＋「クレジットカード会社・信販会社」
タバコ吸わない。 87.2％ 平成23年度厚生労働省「国民栄養の現状」（国民栄養調査結果）：20代女性
で、今回のフェルミ推定で導き出された全国の２５歳から２９才のフツーの美人の総数はこちら！
ケース１：クラスの可愛い女の子：４０人いる男女混合クラスで３番目までに可愛いふつー女の子＞＞＞＞ 136,797人
ケース２：クラスで一番可愛い女の子：４０人いる男女混合クラスで一番可愛いふつー女の子 ＞＞＞＞＞ 45,599人
ケース３：学校で一番可愛い女の子：４００人いる共学校で一番可愛いふつー女の子 ＞＞＞＞＞＞＞＞＞ 4,560人
ケース４：ファッション誌のふつーの読者モデル： そのまま（笑）＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞ 2,761人
となりました。
読者モデルレベルになると東大文１合格者数（過去５年分）に匹敵する少なさ。１万人に８人です。
これは間違いなく勝ち組です。
学校で一番可愛い女の子も検討しています。１万人に１３人と読モなみの倍率です。ああ、読モというのは学校で一番可愛い女の子たちなんだなと考えるとなんとなく納得？
しかしながらクラス一可愛い女の子も１千人に１３人、クラスでトップ３でさえ１００人に４人といずれも高倍率です。
まえの推定と同じくデータの独立性に問題がありますがせいぜい結果の桁がひとつ違うくらいでしょうから全体の傾向を見ていただければと思います。
美人は間違いなく勝ち組です。それ以外に大きく推定の結果を変えうるパラメターはないです。バツイチでさえお願いしたいレベルです。
ではここで婚活フェルミ美人版での気付きと対美人戦略および美人さんの戦略を立案してみます。
男性へ：
１）フツー男子の皆さんはクラスでトップ３に可愛い彼女と吊り合ってます。ぜひ付き合いましょう（笑）それ以外の女子には超強気でOKです。交渉負けしないこと。自信を持ちましょう。
２）美人は貴重な資源です。レアアースです。美人は手放すな！！
３）残念ながらフツー男子ではない皆さん、残念ながら婚活フェルミ上はあなたは負け戦です。でも諦める必要はありません。
愛は盲目という言葉を知っていますか？運良く美人が付き合ってくれることだってあるんです。そしたら女の子が混乱しているうちに結婚に持ち込むんだ！（笑）
女性へ：
１）具体的な指針としてクラスで可愛いランキング３人以内を目指しお化粧、ダイエット、整形（笑）に励みましょう。これでフツー男子とほぼ対等です。残念ながらトップ３に漏れてしまう女子。戦いは厳しいです。でも諦める必要はありません。愛は盲目と…（笑）
２）クラスで一番可愛いかった女子の皆さん、あなた達は勝ち組です。あなたは楽にフツー男子をクリアしてます。しかしながらフツーイケメンとの厳しい戦いが待っています。しかもあなたの競争相手は同じくクラスで一番可愛い女の子たちです。ここは借金をしないこと、そうして可愛い＋１で勝てます。なにかあとひとつ勝てる要素を加えましょう。あなたなら大丈夫！
３）学校で一番、読モレベルの女子の皆さん、もう子供の頃から知ってますよね。あなた達は選ばれし勇者だと（笑）。 あなた達は借金してても構いません。バツイチ？全然OK！気にせず楽しい人生を！ あ、フツーイケメンだけには負けますからイケメンには気をつけてね！もしかしたら泣くことになるかもよ～（笑）
小町に「絶望的な確率」というトピが立ってる。http://komachi.yomiuri.co.jp/t/2013/0603/596964.htm?o=0&p=0
トピ主が希望条件をドレイクの方程式みたいにパラメターを立てて自分の理想の人は日本に何人いるのか推定していた。
パラメターの値については首を傾げる点もあるし、変数の独立性の問題もあるのだ（これらは回答でも疑問を呈されていた）が、
トピ主の推定では日本にいる５０００万人の男性のうち、理想該当者は７００人という結論を導いておりこれが少なすぎるとして絶望していた。
トピ主は１５のパラメターをあげており、それらが：
男である：5000万人
未婚である。150万人
フツ面以上の人である。50万人
同居なしである。25万人
都市近郊に住居している。5万人
×なしである。4万人
やさしくDVしない人 3500人
太ってない方 2000人
はげてない方 1500人
タバコ吸わない人 700人
であった。
１５もパラメター作れば該当者はすくなることは当然予想できる。変数も相関も変だし、推定該当者が７００人という試算は肌感覚として「ちがうだろ！」と思わせるが、
所詮フェルミ推定なので桁くらい結果が違って当然。ここではその傾向を読み取ることが大事なのだ。
ここで感じるべきことは妥協しない婚活というのは進学や就職並みに厳しい戦いであることだ。
驚くべきことは小町トピ主にとってはこれらはすべてファースト・プライオリティになっており、どれも外せない当然のパラメターであるらしい。
女性にとっての婚活が非常に厳しい条件闘争であるということが見て取れる。
700人というのはともかく、小町トピ主にとっての「フツー」の男性は男性の総数に比べて恐ろしく少ない割合なのだ。
この20代のトピ主は30から35才の男性の0.023％すなわち10,000人のうち2人しか結婚の対象として認識しないのだ。
生殖の名のもとに女性は男性をいかに厳しく絞り込むのかということを理解しておかなければいけない。
次に男性にとっての理想の婚活対象女性数を同じように引き出してトピ主の推定と比較してみるとオモシロイと思ったので、
小町トピ主方式(各パラメターは独立していて無相関（笑））という乱暴な方法で婚活対象フツー女子数を推定してみた。
女である。
25-29歳である
未婚である。
仕事している
平均以上の容姿。
都市近郊に住居
×なし
太ってない。
借金がない。。
タバコ吸わない。
まず、都市近郊に住居というのを除けば多くの男性には理解いただけるパラメターだろう。
都市近郊のパラメターはトピ主が選んでいるパラメターでこれを外してしまうと正しく比較ができなくなる（しかもトピ主はこれに0.2という係数使っている）のであえて抜かさなかった。
他にも大学卒であるとか、健康であるとか、ネットの住人だと処女であるとか、付き合った人数5人以下とか、中絶したこと無いとかいうのがあるかもしれないが、
基本的には男は若くて可愛くて太ってなければOKという王道で考えてみる。
でパラメター値であるが、以下のものを使ってみた。括弧内はソース
女である。6500万人 （総務省統計局平成２４年１０月、百万人以下切り捨て）
25-29歳である 345万7千人 （総務省統計局平成２４年１０月）
未婚である。 59％ （総務省統計局平成22年国勢調査：25才から29才）
仕事している 69.4％ （総務省統計局労働力調査 平成22年度：25才から29才）
平均以上の容姿 50％ （これはざっくり半分の女性を足切り：トピ主と同じ係数）
×なし 91.3％ （離婚率8.7％）厚生労働省平成21年度離婚に関する統計：25才から29才）
太ってない。94.1％ （厚生労働省平成19年肥満率調査：年齢20歳から29歳）
借金がない。 68％ （NTTデータ 2007年11月6日 消費者ローン利用者・利用経験者の借入に関する意識調査：「消費者金融会社」＋「クレジットカード会社・信販会社」
タバコ吸わない。 87.2％ 平成23年度厚生労働省「国民栄養の現状」（国民栄養調査結果）：20代女性
で、これらのパラメター値をトピ主と同じようにすべてかけあわせるという統計的にはありえん方法で以下の推測値が導き出された。
91,198人
すなわち都市部に住む未婚の男性が一般的に結婚相手として考えられる女性の総数は９万人ほどいるということになった。男性版の７００人というのとは違って肌感覚的に正しそうだ。
しかしながら、350万人近くある25から29歳の日本の女性のうち、これらの条件に当てはまる女性がわずか９万人しか居ない、すなわちわずか2.6％しか居ないというのは同じように衝撃的だ。
とはいえ、これには都市近郊に居住というへんてこなパラメターがあるのでこれを外す。すると 45万6千人（13.2％）となった。
日本の25才から29才までの女性が100人いる村では上記の条件を満たす、いわゆる「普通」の女性は13人しかいないのだ。男性ほどではないにしろ、フツーの女性も意外と貴重である。
遊ぶ相手はだれでもいいが、結婚するときは普通の娘と… なんて考えてフラフラしていると好機を逃す可能性は大きいといえる。フツーの女を捕まえたらとりあえずキープが鉄則のようだ。
ここでかなり乱暴ではあるが小町トピ主が考えるフツーの30－35才の男性と私が導き出したフツーの25－29才の女性の両方のデータが揃った。
フツー男性は700人、フツー女性が9万人である。フツーの男性１人あたりのフツーの女性の割合は128人である。
「ただしイケメンに限る」というフレーズがあるが、フツメンもバランスさえ良ければ入れ食いであることがここに証明されておる（笑）
上位50％の容姿ですらこの割合なのでこれがトップ10％とかならばもうそれは神（笑）であると言うことはアタマに入れておこう。
バランスの良いイケメン高学歴は婚活カーストの神として君臨しておるのだ～（笑）
冗談はともかく、今回の婚活フェルミ推定を行なった上で現在の婚活を語ってみよう。
１）バランスがいいというのは思ったより婚活戦略上重要な武器であった。、
２）女性のほうが絞り込むパラメターの数が多く、バランスの良い結婚相手として考える相手の絶対数が少ない。
３）フツー男子（バランスの良い男性）とフツー女子の総数は均衡していない。完全にフツー男性の売り手市場となっている。女性を20代に限定してもこれなので30代以上ではもっとそう。
（ここで女子が求める平均像である男子を【フツー男子】、女子を【フツー女子】と定義したい。彼らはいわゆる普通では無い。エリートである【フツー】なのである（笑））
婚活はバランス戦略が非常に有効であることを認識しよう。一つのことに秀でることは大変だが、パラメターで上位半分以上に入ることを心がければ婚活上非常に優位に立てる。
自分がフツーかどうかチェックし、フツーであれば勝ち組であることを認識する。婚活交渉の際には強気で攻めること。
なにせ自分一人に128人のフツー女性が殺到している状態である。
フツーであれば小町トピ主の頭のなかでは自分は日本の婚活男子のトップ７００（その率たるや上位0.0002％）の超エリートの勝ち組メンであるのだ。（笑）誇りを持って戦いに挑むのだ！
自分がフツーでない場合は、、、ごめんなさい。フツー女子を捕まえたら離さないように大事にしよう！
フツーの男性は宝くじの当たりくじであると認識しよう。婚活はあなたにとって分の良い戦いではない。
あなたには127人の見えない敵がいるのだ。この女達はあなたのフツメンを虎視眈々と狙っている。
この倍率の戦いには躊躇は許されない。宝くじはあたったらすぐに換金しないとなくしてしまうかもしれない。
しかしながら婚活で勝つ方法もある。それはパラメターの数を減らしまくるという手である。
すなわち学歴、収入、同居などの条件を捨てるのだ。捨てれば捨てるほど戦いに勝つ確率は上がる。
１）学歴（マーチ以上にこだわらないことで市場の9割を開放できる、超おすすめ）
２）年齢（母数が大きくなるので超おすすめ、40代まで相手に含めると母数は4倍以上大きくなる、同年代、年下も入れると6倍！）
３）Xイチ （いまでは結婚する４組に１組はどちらか再婚である（厚労省人口動態統計平成２２年）
ただし離婚と経済状況は密接に結びついているので再婚するならば裕福な人とというのが条件
５）肥満、ハゲの受容（笑）：ちなみに小町トピ主によると30歳から35才の男性のうち２８％はハゲ、４２％はデブである（爆）彼女がどんな環境で生きてきたのか想像するに不憫だ（笑）
６）同居 ：ちなみに小町トピ主によると同居率は5割！
あたりであろう。ちなみにこれらのパラメターを捨てると男女の立場は逆転する。（そりゃそうだ！）女性の売り手市場となる。しかしながらこれらの条件を満たさない男性を愛することができるのかという根本的な問題もあるので諸刃の剣。せめて4割くらいいるデブ、3割いると推定されているハゲは許してほしいところだ（笑）
逆にフェルミ推定上廃棄してもよさそうだが他のデータから妥協しない方が良いパラメターは
１）収入 （平均以下の収入での離婚率は高く、幸福率が低い、また前述のとおり離婚と経済状況は正の相関がある（離婚件数及び離婚率、NTTレゾナント））
２）借金がない （同上）
である。平たく言えば稼がない男は相手にするなということである。それ以外の捨てられるパラメターは早めに捨て好条件での戦いに望むのがおすすめの戦略である。
それは：
倍率１２８倍はまともに戦うべき確率の戦いではない。フツメン以上かつハゲでもなくデブでもない高学歴一人住まい男子（フツー男子）は超プレミアム物件なのである（笑）
しかしながらパラメターを削って納得の行かない相手と結婚し生殖するのも本末転倒である。生殖のための結婚であり、結婚のための生殖ではない。
パラメターを削れば削るほど幸せな結婚にならない可能性が高まる。ぶっちゃけた話本能はフツー男子を求めておるのだ。
ここでは結婚を諦め、自分の生活力を高め、シンママとして好きな人の子どもを産むという選択もあるということを覚えておいていただきたい。
あ、婚活否定しちゃった（笑）しかしそれほど対フツー男子との戦いは分が悪いということは覚えておいたほうがいいです。
以上婚活戦線をフェルミ推定したうえで婚活戦略を考えてみました。
【追記】これを書いたあとで美女は勝ち組だからそんなに焦る必要はないのでは？とおもったので
理系出身者だが、フェルミ推定フェルミ推定って連呼する頭の悪い人事やコンサルをみると吐き気がするわ。
フェルミってのは量子力学統計力学において人類の進歩に多大な貢献をなした大物理学者であり、たんなる概算が得意なオッサンじゃないんだわ。
物流某社の筆記で出たフェルミ推定とかいう奴だけど、数字に弱いからあんまり巧く書けなかったな。
フェルミって、理系の専門分野だろ？文系は本とかしっかり読み込んでないとヤバいし読み込んでても分からん事があるよ。
言換えれば文系は理学的数学的問題を解く力を要さない。ま、必要ないからさ。
当り前だ、文系はそういった数的根拠に基づく実証実験を放棄してるんだから、授業カリキュラムからも余裕の除外。
大学から、あるいは高校・中学入試から数学的な計算問題に慣れ親しんでいない文系学生にしてみたら、一般常識ほど
一般的でないと感じる事が多いよね。事実、ニュートン算とか鶴亀算っていうのは文系コースでは絶対習わないものですから。
こういう矛盾があるのにも関わらず、企業っていうのはこんな、文系にしてみれば難解な問題が一般常識として出題されるのですから
如何ともし難いわけですよ。
じゃあ何？スイカの種っていうのは、フェルミ推定っていうのは理系向けかというと、要は考え方なんだろうね。
でも、それは果たして正解なんだろうかしら？
数字的な解答が正解なら、仮に文系的に根拠立てて「・・・と仮定するとスイカの種の数は〇〇だ」と結論付けても不正解という可能性だってあるわけで。
要はフェルミ推定が出ると、こちとらお手上げ状態なんですわ。
選んだコースが文系だっただけで、理系問題が解けないだなんてあんまりですわ。
たとえば食品メーカー某社のように全問文系問題で統一するとか、金融大手のように英文だけとかね。
前記事では面接の愚痴について、頭のモヤモヤをそのまんま書いてしまいました。そのため、分かりにくい部分が数多くあった事をお詫び申し上げます。今日は前記事の反省を書こうと思います。
さて前記事では、面接で「日本国内1年間で消費されるトイレットペーパーの長さ(m)を求めよ」と言う問題を掲載しました。言い忘れましたが、面接会場では問題用紙に10分解答を紙に書く時間が用意されていて、その間自分で答えを考えると言う形式でした。幾ら当時フェルミ推定のルールを知らなかったにせよ、多くの方々を始め知り合いから「そこは数字で答えなさい」と注意され、猛省しております。ここからはフェルミ推定だと知らなかった事に対するの反省点と、フェルミ推定だと知らなかった場合の反省点を書いて行きます。
まずは答える場合の反省点から。主な反省点は、面接に対する準備不足があった点です。以下反省としてフェルミ推定の定義などをまとめたので読んでみて下さい。
まずフェルミ推定の定義ですが、「つかみどころがなく調査するのも難しいような数量を分解する等して、短時間でかつ論理的に概算すること」のようです。この際具体的な数値は仮定で済ませ、考え方の流れを記述していきます。以下、問題の解答例を二つ挙げます。
ブックマークのコメントを見ていると、解1の方が多かったようです。解2は前記事の「資料が...」の時にふと思いついた事を基に組んだやり方です。これだったら使う人の量に左右されない。企業の株式関連の資料の事で、どこかに売上について書かれているだろうから出し易いかなと思いました。
今度は、問題がフェルミ推定だと分からなかった場合の反省点を書きます。前記事では、「1年で1人あたりが使用するトイレットペーパーの長さをa[m/人]、日本の人口をb[人]とすれば、求める長さ[m]= a[m/人]×b[人] = ab[m]である」という解答を紹介しました。この場合の反省点ははてなブックマークのコメントにもある通り、「数値出してよって言われたら数式出した理由を納得させる説明するのが面接」と言う点で、解答に数式を書いた理由を具体的に説明できなかった点です。
まず解答に数式を書いた理由を敢えて言うと、後から「人口の値の推計が違った」と言う時のように、計算に用いる値を修正し易いからです。例えばExcelのセルに数式をぶち込むように、最初に数式を組んでおけば数値は後から算出できます。なので、文字の定義とこれらをかけ算で表しておけば良いか。具体的な数値なんて分かりっこないしと言うのが当時の心境でした。ただ分からないからと言ってa,bに適当な値を入れようものなら突っ込まれそうなので、a,bを選定する手法を簡単に書く事にしました。
う〜んa,bの選定のやり方も10分では、とてもじゃないけど考えられんな。書いてる自分ですら100%間違ってる感じでした。研究などだとa,bの選定のやり方や関数などの候補を複数用意し、情報を集める等して、この数値や関数にするという事もあります。まあ実務でそこまで必要かどうかは、大半の場合で必要無いので今後は気をつけます。
さて前記事ではa,bの選定に統計を使いましたが、不等式の定義等で数多くのミスをしてしまった事を反省しております。はてなブックマークやレスの方で「分散(標本のばらつきを示す尺度の事)は標本数が2以上である事が必要」、「1年間で使う使用量の平均云々は合計を求めるので、トートロジー(同じ意味に同じ意味を重ねる)になってます」と間違いのご指摘ありがとうございました。
さらにはてなブックマークで「尻の拭き方にはばらつきがあります」と言って下さった方が居て、「第２回 トイレットペーパーの使用量(日本の標準)」の記事を読ませて頂いて、一人笑わせて頂きました。後「標本数nはどうやって決めるのか？」に関しましては、妥当かどうかは別として「標本数はどの程度あればよいのですか？(埼玉県)」等の内容に基づいてnを決定する予定でした。
言い忘れておりましたが、今回はOA機器の中古販売業のHP作成部門の面接でした。この際面接官の発言で気になったのは、所々決めつける所があった点です。はてなブックマークに「フェルミ推定本読んで影響うけてウキウキしながら面接に取りいれた面接官って感じがした」とありますが、それに近い物を自分も感じました。
さて前記事の椅子云々は「言いたい事は分かるが、言い方ってものがあるだろ」と。この会議室の椅子が高くて良いのは分かる。ただ言い方が少々高圧的だったので、言葉の端々から他所を受け入れないようにも聞こえました。ただメッシュ材の椅子でして、尻に負担が来ないのは良かったですし、お金があったら書斎には欲しいです(笑)。
今回まさかここまで様々なご意見が来るなんて思いませんでした。その中で様々な事を反省させていただきましたし、これを糧に就職活動の方を続けていきます。そしてはてなブックマークの「女は男の3倍のペーパーを使う」と言う書き込みを見て、トイレに直行する女の子を想像する自分は間違いなく変態です(笑)。「男女に分けて考えます」を面接で説明するのは正直恥ずかしいです。
最後にすごく雑な文章だったのに、皆さんの時間を頂戴して申し訳ないです。今後はきちんと読み易い文章を書いていきますので、どこかで見かけたらよろしくお願い致します。
一昔前、「情報過多の時代」なんて言われて、人は必要な情報を選別する能力が要ることになった。
同じころ、ネットではひろゆきが「嘘を嘘と見抜けないと」なんて言った。
そのときは2ch界隈でもなければそれほど嘘には困らなかったけれど、現在はTwitterなんかのメディアで同じことが起きている。
そこでは2ch界隈のようなソース原理主義もいまだ一般的ではない。
今回のエジプト革命なんかね、ありえない数字が飛び交ったり、ソースを引用しているようでも憶測をさも事実のように付け加えたり。
日本のテレビは信じないのにアルジャジーラの報道は信じたりね。現地だからつきたい嘘もあろうに。
嘘を嘘と見抜く教育は、しなきゃいけない時代なのかもね。
数学なんかが（特にフェルミ推定なんかが）役に立つという根拠付けにもなるとはおもうんだけどな。
「そんなこと教えるから正直な人が減るのよ！」なんてことを言い出すひとがいそうだけど。
ドリルを売るには穴を売れ | 佐藤 義典 | 本 | Amazon.co.jp
ビル・ゲイツの面接試験―富士山をどう動かしますか? | ウィリアム パウンドストーン, 松浦 俊輔 | 本 | Amazon.co.jp
[非公認] Googleの入社試験 : 竹内 薫 : 本 : Amazon
Amazon.co.jp： 地頭力を鍛える 問題解決に活かす「フェルミ推定」: 細谷 功: 本
はてなブックマーク - Google: 奇問による入社試験はまったくの時間の無駄だった - Digibo
はてなブックマーク - 雇用に上手い下手はない：Googleが自社の採用活動を研究して知ったこと : ライフハッカー［日本版］
はてなブックマーク - 学歴・成績不問 グーグル、５つの採用基準 ：日本経済新聞
はてなブックマーク - 優れたリーダーに学歴は関係ない。Googleが自社社員をデータ分析して得られた意外な知見 ｜ ライフハッカー［日本版］
人を選ぶとき、家族を大切にしている人は間違いない。仁者に敵なし。私は人を使うときには、知恵の多い人より人情に厚い人を選んで採用している 渋沢栄一
自分より優れたるものを自分の周りに置きし者ここに眠る。カーネギー
自分で仕事をするのではなく、仕事をさせる適材を見つけることが大切だ。 アンドリュー・カーネギー
人が言うことには以前ほど注意を払わない。人の行動をただじっと見る
“事業の目的とは顧客の創造である” (1/3)：EnterpriseZine（エンタープライズジン）
利益の最大化のみを目的化する企業は、短期的視点からのみマネジメントされるようになる。
http://enterprisezine.jp/article/detail/2346
「マイケル・ポーター教授のものづくり競争戦略」最新記事一覧 - ITmedia Keywords
戦略とは、ある特定の顧客を不幸せにするよう、あなたに要求します。
顧客のすべてのニーズに合致した製品で、なおかつ最高のものを提供しようとするならば、必ず失敗します。そんな戦略では、勝てるわけがありません。
「戦略とは、競争上必要なトレードオフを行うことなのである。戦略の本質とは何をやらないかという選択肢である」
戦略とは何をやらないかを決めることである マイケル・ポーター 米ハーバード大学教授
独自の方法で競争し、コスト・リーダーシップを得るか、
常に収益性に焦点を絞り、
独自のバリュー・プロポジション（価値の提案）を打ち出す能力を持ち、
マイケル・ポーター教授のものづくり競争戦略（2）：ビジネスの競争に勝つ戦略はたった2つしかない (1/3) - MONOist（モノイスト）
http://monoist.atmarkit.co.jp/fpro/articles/porter/02/porter02a.html
N's spirit 投下資本利益率 ROICとは OOICとは
情報システム用語事典：ROI（あーるおーあい） - ITmedia エンタープライズ
マクドナルドとモスバーガーの違いをポーターの『戦略論』で解き明かす｜新聞記事から学ぶ経営の理論｜ダイヤモンド・オンライン
ウォーレン・バフェット - 年間のROEが15％以上ある限り、四半期の業績を見てうろたえる必要はありません。
売上高が1000万ドルで利益率が15％の会社Aがあり、売上高が1億ドルで利益率が5％の会社Bがあるとします。私なら、Aをとります
米国の優良株コカ・コーラはバフェットが保有している株式ですが、表を見ると30％を超える高ROEを長年維持
http://www.kazkabu.com/itouen.html
硬派の長期投資シリーズ 銘柄選択編 なにをポイントに選ぶか？ バフェットの考え方 - Market Hack
[25億秒]【カネより時間を大切にせよ】人生は25億ページの書物
人は「物事には限りがある」と分かったとき、初めて戦略的になれる。
戦略とは何をやらないかを決めることである：日経ビジネスDigital
残念な人の法則：仕事ができない人は「移動時間の無駄」に無頓着である : まだ東京で消耗してるの？
どの港に入るのか分からなければ、どの風も追い風にはならない。
何物かを選ぶことは、他の一切を捨てることである。チェスタートン
Webの仕事をするなら最低限知っておくべき戦略フレームワーク×10 | sogilog
覚えておかなきゃ損！考える時間が短縮できるビジネスフレームワーク10選
ビジネス問題解決フレームワーク20選｜今日から使えて最速で成長できる
はてなブックマーク - 読書感想文 ＃0093 『戦略とは戦う事を略すると書く』｜RICOH Communication Club 経営に役立つ情報発信サイト
硬派の長期投資シリーズ 銘柄選択編 なにをポイントに選ぶか？ キャッシュフロー（その２） - Market Hack
投資先は営業キャッシュフローマージン15％以上の企業から選ぶべき
キケンな「ブラック企業」はたった一つの指標でわかる 財務諸表の見方
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エーワン精密 (年次決算): 株式投資レポート 6156 - EDIUNET
日本電産が「脱帽」した最強の中小企業がある (2ページ目)：日経ビジネスオンライン
日本電産が脱帽した最強の中小企業（2）～“5つの数字”で問題発見 (3ページ目)：日経ビジネスオンライン
「“親方”経営こそ最強！～経常利益率40％の町工場～」 エーワン精密 カンブリア宮殿：テレビ東京
経常利益率35%超を37年続ける 町工場強さの理由 : 梅原 勝彦 : 本 : Amazon
[時間とは出来事である][機会費用][権内][権外]英語・会計・IT
http://anond.hatelabo.jp/20071022153917
今年でゼロ年代が終わる．2000年が始まったときはミレニアム！と晴れ晴れしい気分であり，まさかゼロ年代なんてカタカナで時代が表されるだなんて思っても見なかった．そんなことを近頃思っていると「そういや，2000年とか2001年ってどんな本が平積みにされてたっけ？」と思ったので，簡単にまとめてみた．これは客観的な統計データのまとめではないし，選んだ本やその解説には恣意性だって含まれてると思うけど，はてブ等でフォローしてもらえたらと思う．
一般書では『だから，あなたも生き抜いて』がベストセラーであった．閉塞感のあった90年代において日本は経済も社会システムも崩壊が始まり，これまでのような一億層中流社会は望めなくなった．そんな時代に単なるサクセスストーリーとしてだけでなく，「生き抜く」ことを薦めるこの本がゼロ年代最初の年のベストセラーであったことは興味深い．
経済書では『経済ってそういうことだったのか会議』がよく書店に平積みされていた．お金のことは銀行や専門家にまかせておけばよい，といった価値観から自分の身は自分で守ろう，そのためには少しずつでも知識をつけようという価値観へ既に変化し始めているように思える．
また，9.11以前に文明の衝突論を展開していたという点でハンチントンが後にもてはやされた．『文明の衝突』は1998年．
また，ソーカル事件を発端とする科学論者と科学者間の間の論争である『サイエンスウォーズ』『知の欺瞞』が出版された．一連の流れにより，科学は正しいものという固定観念が崩れ始めるが，その悪影響として疑似科学が隙間に入ってくることとなる．
2001年は一般書・自己啓発本として『チーズはどこへ消えた？』や『金持ち父さん貧乏父さん』がベストセラーとなった．これらは自分探しブームの終焉でもあり，ありのままの全肯定でもある．その他の一般書では『声に出して読みたい日本語』のような日本語ブームが始まる年である．
ゼロ年代を象徴する批評家，東浩紀が『動物化するポストモダン』を出版し，アカデミズムからサブカルへの転向，遅れてやってきたエヴァ批評として有名となった．その後の現代思想，批評界は東浩紀とそのフォロワーによって進められることとなる．
また，疑似科学論争の大きなきっかけとなる『水からの伝言』がブームとなり，教育界では道徳の授業で使われたり，科学者集団がその疑似科学性を啓蒙したりする騒ぎとなった．
2002年は一般書では『生きかた上手』や『声に出して読みたい日本語』，『常識として知っておきたい日本語』がベストセラーとなった．また，『本当の学力をつける本』で陰山メソッドが有名となり，公立校の進学校化など各々が一律である必要がなく，教育にも個性や多様性を認めるような社会風潮となっている．とはいえ，これらの風潮は後の格差社会と繋がらないとは言い切れない．
格差社会といえば，玄田の『仕事のなかの曖昧な不安』は社会安定を失った日本の将来を予見する内容であり，当時の日本社会の空気を表す本としてピックアップすることができる．
不況下における人々の意識を表すかのように森永の『年収３００万円時代を生き抜く経済学』がベストセラーとなった．この年を前後してエコノミストと呼ばれる人々が盛んにマスメディアに出るようになり，銀行に預けるのではなく，個人が投資する時代になったと盛んに喧伝した．
9.11以降の社会を分析するかのように，ネグリ・ハートの『＜帝国＞』やチョムスキーの『メディア・コントロール』などが読まれた．特に『＜帝国＞』は左派に大きな影響を与えたといえる．
2004年は『バカの壁』が大いにベストセラーとなり，養老孟司ブームが到来する．その続編でもある『死の壁』も同様にベストセラーとなり，これらと時期を同じくして，新書ブームが到来．多くの出版社が新書に力を入れ始める．
『仕事のなかの曖昧な不安』を受ける形で『１３歳のハローワーク』が出版され，自分探し（何がやりたい？）と自己肯定（何をやっても自分らしい）が同時に薦められるような時代となった．その一方で堀江貴文『稼ぐが勝ち』が売れ，Tシャツ姿で六本木ヒルズで新進気鋭の社長となっているホリエモンが多くの若者の共感と多くの大人の反感を買った．この共感した若者は『希望格差社会』において希望が持てない若者たちであり，株取引による一発逆転という大平光代のサクセスストーリーとは別の形の逆転劇を夢想させた．
新書ブームを背景に『頭がいい人、悪い人の話し方』，『さおだけ屋はなぜ潰れないのか？』がベストセラーとなった．特に『さおだけ屋～』はタイトル売りという技を駆使し，その後多くのフォロワーを生んだ．また，これまで『仕事のなかの曖昧な不安』『希望格差社会』といった「労働」というジャンルのハードカバー本であった内容がついに『下流社会』と新書の形をすることで大衆化し，格差社会というゼロ年代のキーワードを体現した．
また，東一辺倒であった批評界において，『嗤う日本のナショナリズム』によって社会学の北田が登場し，２ちゃんねる批評というものが生まれた．これはゼロ年代が徹底的にサブカル批評へ偏ることを決定づけた．
相変わらずの新書ブームで『国家の品格』『人は見た目が９割』等がベストセラーとなった．『国家の品格』は養老孟司から続く理系人ブームを引き継ぐとともに，後の品格ブームを起こした．『人は～』は『さおだけ～』のフォロワーであるタイトル売りであり，『なぜ、社長のベンツは４ドアなのか？』といったフォロワーも生まれた．
また現在まで続く重要な流れとして『ウェブ進化論』『Google』『「みんなの意見」は案外正しい』といったWeb論が生まれ，Web2.0，玉石混淆，群衆の英知といった言葉がよく聞かれるようになった．これらの著書により，これまでYahooを使っていた人々がGoogleに移行したり，Wikipediaが大衆化したりするようになった．これらのWeb論はあまりにオプティミスティックであると当初から批判されたが，アーリーアダプターにしか知られていなかったWebの様子を大衆化したその社会的影響は計り知れない．また，『フラット化する世界』がベストセラーとなり，インドの台頭が認知され始めた．
品格ブームを引きずって『女性の品格』，○○力ブームを引きずって『鈍感力』などが一般書としてベストセラーとなった．また，理系人による本として『生物と無生物のあいだ』が読まれた．
データが重要となったことを示すような本として『その数字が戦略を決める』がよく書店に平積みされていた．Web時代においてGoogleが大規模DBにデータをため込むようになり，既存の専門家よりもデータが多くを語るような時代が幕開けしたことを告げた．
その一方で，「炎上」という言葉が一般用語化し，梅田らオプティミストによるWeb論に対して，Webの負の面を大衆化させるような本として『ウェブ炎上』や『フラット革命』が登場した．
また，格差社会論は「ワーキング・プア」や「ロスト・ジェネレーション」といった言葉を生み出し，ワープア論壇やロスジェネ論壇と呼ばれるものが生み出され始めた．特に「『丸山眞男』をひっぱたきたい----31歳、フリーター。希望は、戦争。」という赤木の論考は衝撃的であった．
どういう流れからか，『×型 自分の説明書』という血液型本がバカ売れした．これも疑似科学ブームの一端なのだろうか．そして，はてなー大好きの勝間本『効率が１０倍アップする新・知的生産術 自分をグーグル化する方法』がついにベストセラー化した．いつの頃からかライフハックという言葉がよく聞かれるようになり，多くの自己啓発本が書店に平積みされていた．また，サブプライム問題までは外資系コンサルが重宝され『地頭力を鍛える 問題解決に活かす「フェルミ推定」』が売れた．
批評界では東にケンカを売る形で宇野『ゼロ年代の想像力』が，東のフォロワーとして濱野『アーキテクチャの生態系』が現れたが，どちらも東の影響を多分に受けており，ゼロ年代批評が東一辺倒であることを決定的にした．
ロスジェネ論壇ではその名の通り『ロスジェネ』という雑誌が創刊し，蟹工船ブームが生まれた．また，秋葉原通り魔事件が起こったことにより，多くのメディアによって事件が消費され，それらは常にロスジェネ論壇，フリーター論壇とともに語られた．
文字ばっかりでごめんなさい．
