『実用、ビジネス、数学、その他(レーベルなし)、0～10冊』の電子書籍一覧
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ビジネスパーソン必携！教養・リベラルアーツの必読書100冊を１冊に凝縮
累計100万部突破！著者による教養書大全。
ベストセラー『世界のエリートが学んでいる ＭＢＡ必読書５０冊を１冊にまとめてみた』シリーズ、本書のテーマは教養＝リベラルアーツ。
「ウクライナ戦争の原因とは何か？」「欧米人との交渉がうまくいかないのはなぜか？」「意見が割れているチームをどうまとめればよいか？」
問題の本質を構造的に捉えるために必要なのが、教養だ。私たちが日々遭遇する多くの問題は、知識や経験だけで考えても答えは出てこない。教養を身につければこれが変わる。教養とは、過去の賢人たちが蓄積してきた膨大な知識の宝庫だ。だから教養を身につければ、見えなかった問題と対応策が見えてくる。逆に自分の経験と知識だけで考えるのは、完全武装した強大な敵と丸腰で戦うようなものだ。
では教養は、どうすれば身につくか。それは教養の名著を読むことだ。名著は過去に活躍した賢人たちの知識の結晶だ。それらは「知的に面白く、かつ生きる上で役に立つ」からこそ、時代を超えて読み継がれてきたのである。（著者「はじめに」より）
リベラルアーツの全ジャンル（哲学、倫理学、心理学、宗教学、アート、歴史学、社会文化、思想、経済学、政治学、社会学、自然科学、応用化学）を網羅。
だが研究者向けの専門書、ではなく、誰もが明日の仕事や人生に生かせるように解説するのが本書オリジナルポイント。
紹介する本も100冊と超大ボリューム。プラトン『ソクラテスの弁明』からマックス・ウェーバー『プロ倫』、世阿弥『風姿花伝』、ダーウィン『種の起源』、アインシュタイン『相対性理論』といった古典から、『ビーイングデジタル』など最新書まで網羅
社会やビジネスの前提が根底から変わる「VUCAの時代」に絶対必要な教養がこの1冊で手に入る -
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【内容紹介】
大学受験で文系を選んだ人にとって、線形代数は学ぶ機会がなくなってしまいますが、理系の人は全員が1年次に「線形代数」を学びます。線形代数は理工学分野のコメ（基礎）であり、「知っておくべき学問」「あらゆる分野に応用できる道具」として位置付けられています。つまり、文系の人間が理工学を学ぶとき、まず最初に理解しておくべき基本であるわけです。
本書だけで、ベクトル、行列、線型空間、写像、線形変換、固有値などの線形代数の基本が文系の人間にもわかるように丁寧に解説します。
その特徴は以下のとおりです。
●リスキリング的な仕事のための学習とは異なり、自己研鑽する志学を応援します
●文系出身の編集者が理解できるよう、中身を噛み砕いて記述しています
●他の参考書は不要です。本書1冊だけで線形代数が理解できます
●数学、物理学、化学、工学、経済学、社会科学の基礎を身に付けることができます
●学びのなかで、数学の美しさが体感でき、心震える体験ができます
【目次】
はじめに
第1章 ベクトル
1．ベクトルとは
2．ベクトルの計算
3．ベクトルの成分
4．内積
第1章 解答
第2章 行列
1．行列とは
2．行列の加法・減法および実数倍
3．行列の乗法
4．単位行列
5．掛け算の不思議な性質
6．行列の除法
7．2元連立1次方程式
8．基本変形
第2章 解答
第3章 行列式
1．3元連立1次方程式の解
2．行列式とは
3．行列式の性質
4．逆行列
5．n元連立1次方程式のクラメルの公式
第3章 解答
第4章 線形空間と線形写像
1．平面ベクトルのつくる世界
2．空間ベクトルのつくる世界
3．線形空間
4．線形写像
5．平面から平面への線形写像
6．線形写像と行列
7．直線を線形写像でうつす
8．合成写像と行列式
9．空間から空間への線形写像
10．m次元線形空間からn次元線形空間への線形写像
第4章 解答
第5章 線形空間と線形写像
1．線形変換
2．固有値と固有ベクトル
3．楕円の標準化
4．3次正方行列の固有値
第5章 解答
第6章 データの分析
1．バラツキの度合い
2．関係の度合い
3．データの特徴を調べる
第6章 解答 -
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■マット・タディはビッグデータ活用の基礎を成す統計学について完璧かつ配慮の行き届いた本を書き上げた。この素晴らしい教材には実例、技術、洞察がぎっしりと詰まっている。多くの機械学習の教材とは異なり、本書は相関関係が因果関係ではないという問題に取り組み、データから信頼に足る解釈を得るための手法を提供している。
———プレストン・マカフィー［元マイクロソフト チーフエコノミスト兼バイスプレジデント ヤフー バイスプレジデント・チーフエコノミスト グーグル研究責任者 カリフォルニア工科大学教授兼役員］
■シカゴ大学ブース・スクール・オブ・ビジネスの人気教授を務め、マイクロソフトとアマゾンでデータサイエンスチームを率いた経験から、マット・タディは最先端の企業でデータに基づいた意思決定を行なうことを志すMBAや技術者に向けた見事な本を書き上げた。最新の統計学、機械学習アルゴリズム、社会科学の因果モデルから得られる重要な概念を巧みに織り上げ、精彩を放つタペストリーに仕上げている。本書を読めば流行りの専門語の意味が誰にでもわかるようになっている。この分野の標準的な教材となるだろう。
———グイド・インベンス［スタンフォード大学経営大学院教授（経済学） 『Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences』共著者］
ビッグデータを構造的に理解、近未来の手がかり、ビジネスチャンスを洗い出し、次の一手につなげる
巨大IT企業アマゾン・ドット・コムのバイスプレジデントが教える、ビジネスにおける意思決定の最適化・自動化・加速化 -
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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。
ドローンの基礎知識からビジネスへの展開までがマンガで一からわかる！
本書は、いままでドローンに触れたことがない方々に向けて、ドローンを飛行させるための基礎知識からビジネスへの展開までを、マンガで一からわかりやすく解説した書籍です。
懇切丁寧な指導に定評があり、数多くの優秀なドローンのビジネスパーソンを養成しているドローン大学校の編集により、ドローンの安全な運航に必要な知識と技術、さらにドローンビジネスの現状までをまとめています。
人手不足の深刻な運送業者で働く空野明日香（24歳）は、朝から晩まで働き詰めの毎日。さらに毎晩、居残りで在庫を数える未来の見えない暗い日々を送っていた。ある日、テレビのニュースをきっかけに、女子高生のころに出会った素敵な女性ドローン操縦士を思い出す。「これで彼女みたいになる！！」、退職願を出し、さっそくドローンを購入した彼女だが、危うく法律違反の飛行をしそうになってしまう。ドローンを飛ばすには、法律や機体などに関する知識と操縦技術が必要であるという事実を知るのであった。
果たして彼女は未来にはばたくドローン操縦士になれるのだろうか…。
プロローグ ドローン！ あらわる！
第1章 ドローンの基礎知識
1．ドローンは航空機、だから「航空法」を守らなくてはならない！
2．どのメーカーのドローンが優れているか
3．なぜプロペラの数がドローンによって違うのか
4．ドローンの歴史
5．用途によって異なるドローンの機種
6．ドローンの構造
第2章 ドローンを飛ばすには？
1．忘れてはダメ！航空法で定められている遵守事項
2．ほかにも操縦者が守るべき義務がある
3．機体登録や事故の報告にDIPS2.0を活用しよう
4．ロケハンは必ず行う！
5．ドローンにとって風と雨は大敵！
6．GPSは万能か？
7．法令やルールを知らなかったでは済まされない！
8．許可・承認が必要な飛行
第3章 プロのドローン運航者になるには？
1．飛行計画を事前に整理・確認・通報しなければならない
2．安全な運航に必要不可欠なブリーフィング
3．飛行中に注意すべきこと
4．キャリブレーションは定期的に行おう
5．安全な運航のために
第4章 ドローンビジネスの展望
1．ドローンビジネスの市場規模
2．レベル1～4飛行と安全対策
3．無人航空機操縦者技能証明
4．大きな成長が見込まれる点検分野
5．長い実績がある農業分野でのドローンの利活用
6．期待が高まる物流分野でのドローンの利活用
7．社会的貢献度が高いその他サービス分野 今後はエンタメでの利用も
8．飛躍的に精度が高くなる土木・建築分野でのドローンの利活用
9．「航空法」などの規制が少ない屋内でのドローンの利活用
10．ニッチな市場ながら社会貢献度が高い防犯分野でのドローンの利活用
11．空撮分野でのドローンの利活用
12．ドローンを使った新たなビジネスを考える際は政府の政策も参考に
13．空飛ぶクルマの研究・開発が進む -
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実践的な意思決定力を身につける！
Pythonと因果推論でデータ分析の壁を乗り越える!
本書では因果推論の活用を通じて、効果検証や相関と因果関係の違いといった、データ分析の現場でよくある問題を解決する方法を紹介します。
さらに、因果推論の基礎から、機械学習や時系列解析との組み合わせ、さらに因果探索まで学習することにより、因果推論を軸として幅広い問題に対応可能になります。これにより、データ活用の価値を高められます。
本書では、具体的な事例や豊富な図を用いて、因果推論の基本的な概念や手法を分かりやすく解説します。また、Pythonコードを用いた実装を通じて、因果推論を実務に応用するスキルを身につけることができます。
本書の特徴
・実践的な学習と活用
因果推論の基礎だけでなく、ビジネスケースでの活用方法まで、分析手法や企業での活用例の解説をし、Pythonコードを用いた実装を通じてデータ分析のスキルを深めます。
・直感的な理解のための全体像の把握と図解
因果推論、機械学習、時系列解析を図で構造的に解説します。
・意思決定のためのガイドライン
最適な分析を行い、より良い意思決定に導くための具体的なガイドラインを提供し、データドリブンな意思決定を支援します。
はじめに
第1章 因果の探求から社会実装
第2章 因果推論の基礎
第3章 基本的な因果推論手法
第4章 因果推論高度化のための機械学習
第5章 因果推論と機械学習の融合
第6章 感度分析
第7章 因果推論のための時系列解析
第8章 因果構造をデータから推定する因果探索 -
仕事ができる人は、みな「数学的」だった！
生産性・評価・信頼、すべてが爆上がり！
「事実から考える・仮定から考える・読む・書く・話す・資料をつくる」すべてのビジネスパーソンの仕事が劇的に変わる、「数学的なビジネススキル」を徹底的に解説！
★本書を読めば解決する悩み
・数字に弱い
・論理的に考えられない
・社内の膨大なデータの使い方がわからない
・伝わらないメールをダラダラ書いてしまう
・説明しても「何が言いたいかわからない」と言われてしまう
・魅力的なプレゼンテーションができない -
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■フェルミ推定とはなにか？■フェルミ推定とはなにか？
フェルミ推定の名称は、ノーベル物理学賞受賞者である物理学者エンリコ・フェルミに由来しています。本書では、フェルミ推定とは何か、なぜ注目されているのかといった基礎知識について解説しています。
■フェルミ推定を使った問題の解き方
「岡山県の人口は？」、「日本の小学生の人数は？」、「日本にいるペットの猫の数は？」、「日本にある電柱の数は？」といった問いに、フェルミ推定を用いて取り組みます。本書では、どのようなプロセスで答えに近づいていくのか、その思考法を紹介しています。
■ビジネスで使えるフェルミ推定
ビジネスシーンでのフェルミ推定の活用方法について解説しています。具体的には、「日本のコンビニの年間総売上は？」、「日本の卓球人口は？」、「日本国内の自動車の年間販売台数は？」、「タクシードライバー1人あたりの1日の売上は？」などの問題に対して推定を行います。これらの応用を通じて、自分の仕事に役立つ思考法を習得していきます。
■フェルミ推定を行う際のポイント
フェルミ推定を行う際に陥りがちな注意点を解説し、それらを回避することの有益性についても述べています。具体的には、「枝葉の部分から考えることを避ける」「細かいデータの正確性にこだわりすぎない」「大きな問いのまま考え込まない」といった注意点を挙げ、それらを回避することがなぜ重要かを解説しています。
■日頃の生活でのトレーニング
日常生活の中で、自分自身で問題を設定し、計算式を作り、数値を入れてみて、実際の値と比較するというプロセスを取り入れることで、論理的思考力を強化することができます。これにより、様々な場面での課題解決力を向上させることができます。 -
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正直、データサイエンスは難しい。「自分の仕事にデータサイエンスの知識を落とし込んで、的確かつ精度の高いデータ分析を～」なんてレベルまでの道のりは果てしなく遠い。
では一体どこから、何から手をつければいいのでしょうか？
まずは、主要な重要用語の意味を理解しましょう。「何となく理解できたような気がする」くらいでも無問題。その上で「各知識が実践の場面でどのように活かされているのか」を理解してください。いや、体感してみるだけでもいいでしょう。
データサイエンスへの第一歩はそんな感じでOK。そして本書は間違いなく、「そんな感じ」をギリギリまで実現してくれる一冊なのです！ -
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超高度情報化社会を迎え、IoT、ビッグデータ、データサイエンス、人工知能(AI)などが、ビジネスの場でもますます重要性を増してきている。本書では、データサイエンスの基礎的な内容、概念を具体的にビジネスにどう活用できるか、事例を豊富に示しながら解説。高度な数学知識がなくても理解できる、文系、理系を問わないデータサイエンスのビジネス活用入門書。 -
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苦手な人も多く、学生時代には避けてきた人も少なくない数学。
「数学って何の役に立っているの？」と
学ぶ意義を見い出せなかった人もいるでしょう。
しかし、私たちが知らないだけで数学の考え方や公式は、
日常生活のあらゆる物や事象に使われています。
●論理的思考力と柔軟な発想力が鍛えられる！
本書では身の回りの物や事象に数学がどのように取り入れられているかを解説することで、
数学の奥深さや楽しさを紹介します。
●ＡＩ、データサイエンスなど、これから必要な知識が身につく
本来は数学の生命線ともいえる「厳密さ」を棚上げして、
ざっくりしたイメージや具体例を用いて解説しているので、
文系出身の人も楽しく学ぶことができる１冊です！
●数式が少ないから、数学が苦手な人も安心
前職では、防衛省 海上自衛隊で航空学生に数学を教えていました。
授業で心掛けていたことは、
生徒が「知っている」「わかっている」「できる」ことから授業を始めることです。
基礎的な内容から教えることで、数学に苦手意識がある人でも
楽しめるようにしたいと思ったためです。
「知っている」「わかっている」「できる」が増えていけば、
苦手な意識が徐々になくなっていき、自然と楽しくなっていくものです。
実際、そのようにして数学の苦手意識を克服できた学生を見てきました。
それぞれの項目は独立しているため、第１章から読む必要性はありません。
興味がある項目からぜひ読み始めてください。
■目次
●第１章 身の回りで役立っている数学・算数
・１ 簡単な割り算が原因であわや「命」に関わる重大事故に
・２ 「プレミアム付商品券」は本当にお得なのか？
・３ ウイルス検査の結果はどれほど信じてよい？
・４ 香辛料の量を２倍にしてもカレーは２倍の辛さにならない
・５ これからの時代に必須となるＡＩとデータサイエンスとは？
・６ 社会人も知っておきたい偏差値の意味とその仕組み
●第２章 「なぜ？」がわかると面白い数学の世界
●第３章 柔軟な発想力を鍛える珠玉の謎解き問題
●第４章 世界を変えた偉大な数学者たち
●第５章 意外と身近な数学の定理
■著者 佐々木淳（ささきじゅん）
下関市立大学教養教職機構准教授。
1980年、宮城県仙台市生まれ。東京理科大学理学部第一部数学科を卒業後、
東北大学大学院理学研究科数学専攻を修了。代々木ゼミナールの数学科講師、
防衛省海上自衛隊の数学教官を経て、2022 年4 月より現職。
海上自衛隊では、パイロット候補生の教育に大きく尽力した功績が認められて、
事務官職 では異例ともいえる第3級賞詞（職務遂行にあたり、著しい功績があった者や技術上、
優秀な発明をした者などに授与される）を受賞する。
著書に『AI 実装検定公式テキストA 級』（大学教育出版）、
『公務員試験最 初でつまずかない数的推理』（実務教育出版）、
『身近なアレを数学で説明し てみる』（SB クリエイティブ）などがある。 -
実験の効率化とデータ解析の全手法を、図解でわかりやすく解説した実験計画法の入門書です。情報化社会を迎え、私たちの身近には膨大な量のデータがあふれかえっています。その膨大なデータのなかから意味のある情報を導き、解析するための手法が実験計画法です。本書では、実験計画法の基礎になる統計的手法から、実験計画法の解析手法や計算方法をやさしく解説。特別なプログラミングの知識を必要とせずに、Excelを電卓代わりに使って手軽に解析する方法も紹介しています。
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本書は、一般のビジネスマンに読んでもらいたい数学の専門書です。文系の編集者が、わからないところを何回も質問して、わかるまで著者・佐藤敏明氏に書き直してもらいました。必ず数学の持つ美しさを体感できます。
数学界の巨匠・レオンハルト・オイラーが発見した「ｅiπ=－1」は、数学史上もっとも美しい式といわれています。ネイピア数（自然対数の底）のe、2乗して－1になる不思議な数i、円周率のπ、これら直感的にまったく無関係と思われる数は、実は深い関わりをもっており、数学の基本的なテクニックを駆使すると整数（移項すると０）になってしまいます。これが、美しいといわれる所以です。また、証明の方法も実にエレガントです。
一般に、門外漢にとって数学者の研究する中身はまったく理解できませんが、この数式の証明では、「実数」や「虚数」の知識を基礎とし、「三角関数」「指数関数」「対数関数」「微分」「ベキ級数」の入り口（基礎的な入門）を学ぶだけで、文系の人にも「ｅiπ=－1」を証明することができます。
以下は、著者が記した本書の方針です。
（1）予備知識を前提としない
多くの読者が知っていると思われる基本的な事柄についても説明し、本書だけで「ｅiπ=－1」まで理解が可能である。そして、その美しさを感じていただきたい。
（2）読者の目線に立って説明する
原稿を編集者に読んでもらい、疑問点を指摘してもらった。編集者は文化系の学部を卒業し、高校以来数学から遠ざかっていたので、編集者の指摘により何度も書き直しをして、私の説明不足を補うことができた。
（3）知識の定着を図る
説明を読んだだけでは、わかったつもりになり理解が浅くなるので、説明のあとに問題をつけた。問題を自ら解くことによって理解が深まり、知識の定着が図られる。ぜひ、鉛筆を持って問題を解くことをお勧めする。解答も各章の最後に丁寧に書いたので、自分で書いた解答と比較して確かめてほしい。
（4）「ｅiπ=－1」の証明に必要な事柄に絞る
関連事項を説明すると話が複雑になるので、「ｅiπ=-1」の証明に必要な事柄に絞り込んだ。そして必要な事項については、丁寧に詳しく解説した。
（5）重要事項の歴史的背景を説明する
単なる参考書にならないように、また興味が湧くように、重要事項の歴史的背景をできるだけ説明した。
目次
序章 数学的な美しさは、数学の世界を垣間見たときに現れる壮大な風景
第１章 数と関数（自然数から実数へ；累乗根 ほか）
第２章 三角関数（三角比；三角比の表 ほか）
第３章 指数関数・対数関数（指数の拡張；指数関数 ほか）
第４章 微分（瞬間速度と微分係数；微分とは ほか）
第５章 オイラーの公式（ベキ級数展開；無限等比数列 ほか）
※この電子書籍は同名の出版物を底本として作成されています。記載内容は印刷時のものです。
※本書は印刷出版を再現しているため、電子書籍としては不要な情報を含む場合があります。また、印刷出版とは異なる表記・表現がある場合があります。あらかじめご承知おきください。 -
【ご注意】※お使いの端末によっては、一部読みづらい場合がございます。お手持ちの端末で立ち読みファイルをご確認いただくことをお勧めします。
マンガで難解な統計学がやさしく理解できる。
統計学というと、小難しいと最初から「食わず嫌い」で敬遠している方が多いと思います。特に文系学部を卒業した人ならなおさらでしょう。しかし、AIやビッグデータ時代の到来と共に、無視することは出来ない存在になっています。
本書は、ビジネスの世界でも応用できるように、統計学の基礎である平均、中央値、標準偏差、偏差値の出し方をはじめ、、分布の王様である正規分布、カイ二乗検定から、分析に必要な手法までを、マンガを駆使してやさしく解説。数学嫌いでも統計学の基本がわかりやすく理解できます。さらに、マンガだけでは説明しきれない部分は文章と図版を多用して、より理解が深まります。
さらに、巻末の付録ではエクセルの統計機能を使って、複雑な計算も一発でできる技も多数紹介。必ずや、苦手意識が遠のくはずです。 -
「１年間の売り上げが10億円の会社のひと月あたりの売り上げはいくらでしょうか」データセンスを身につけるとこの質問に１秒で答えられるようになります。実際に計算するには10億を12（ヵ月）で割らなければなりません。これに１秒で答えるには「83」というキー数字を知っておく必要があります。質問の答えは「約8300万円」です。「12で割る」ということは、「0.083をかける」ことと同じなのです。データセンスとは、ビジネスシーンや日常の中で目にする数字の意味をパッと把握する感覚のことをいいます。本書は具体的な演習も多く、社会人なら誰もが必要としているその感覚を身につけ、磨くことのできる一冊です。
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“とある弁当屋”を舞台に、いま話題のデータサイエンティストが活躍するユニークな統計の入門書!
本書では、物語風に統計解析の目的と方法を解説します。具体的には、最近注目を浴びている「データサイエンティスト」を主人公にみたて、顧客であるお弁当屋さんの売上向上を目指して活躍するという筋立てです。主人公が、お店の看板娘に解説するという形式で、統計の基礎概念、方法論、また応用について懇切丁寧に解き明かします。通勤通学の電車の中でも通読できるよう、できるだけ単純化した説明を試みました。そこで、机に向かってじっくり本書の内容を復習したいという読者には、サポートサイトを用意する予定です。統計学なんかまるで縁がなかった、習ったかもしれないけどもう忘れたという社会人や大学生、数学Iの「データの分析」がわけ分からんという高校生に贈ります。 -
事象の発生する確率が50%のとき、私は事象の連続性についてコイン投げの実験と様々な統計結果をもとに考察しました。その結果から、私は既存の確率論の独立事象という考え方と乗法定理が間違っているという結論にいたりました。つまり、私たちは事象が連続して発生する回数を誤って認識しているということです。
零点の解明により、確率50%の事象が連続して発生する最大の回数は13回であることを証明しました。
連の定理
試行回数をn、事象Aの発生する確率をb[%]、(100/b)^(n)通りの中で事象Aがa回連続して発生する部分をaとするとき(a≧1)、aが試行回数nの中に存在する平均の回数を求める式は以下のようになる。
n(100/b-1)^(2)/(100/b)^(a+2) -
大数の法則とは、「1つ1つは予想が難しい物事も、それらが沢山寄せ集まると、全体としての振る舞いは安定する」というものだ。たとえば、コイン投げを数多く繰り返すことによって表の出る回数は1/2に近づく。数多くの試行を重ねることにより事象の出現回数が理論上の値に近づく定理のことをいう。この法則は現代社会の至る所で活用されており、私たちが銀行から自由にお金を引き出せるのも、大数の法則のおかげである。大数の法則を知ることで違った視点で見れば、ビジネスや人生のヒントになるはずだ。
目次
序章 不確かな世の中を安定させる大数の法則
第1章 大数の法則の活躍ぶりを見てみよう！
1チンチロリンで学ぶ大数の法則／2数が多けりゃいいというわけではない。「独立性」がカギ／3「特権階級がいない」という条件がもう１つのカギ……
第２章 世の中では大数の法則がこんなに働いている
1生命保険は大数の法則無しには成立しない／2損害保険は、再保険という制度によって大数の法則を働かせている……
第３章 大数の法則を社会に活かす条件とは？
1大数の法則を社会に活かすための4つの条件／2現代社会は、なぜ大数の法則を活用できるようになったのか／3みんなちがって、みんないい
第４章 「大数力」アップでワンランク上の自分を目指そう
1小さなことを積み上げて人生をよくしていく／2お金に大数の法則を働かせる／3自分の意見を発信してみる……
第5章 大数の法則を味方に付けよう
<著者プロフィール>
冨島佑允（とみしま・ゆうすけ）
1982年福岡生まれ。外資系生命保険会社の運用部門に勤務。京都大学理学部・東京大学大学院理学系研究科卒（素粒子物理学専攻）。大学院時代は世界最大の素粒子実験プロジェクトの研究員として活躍。その後メガバンクにクオンツ（金融工学を駆使する専門職）として採用され、信用デリバティブや日本国債・日本株の運用を担当し、ニューヨークでヘッジファンドのマネージャーを経験。国際的な金融マンであると同時に、科学や哲学における最先端の動向にも精通している。著書に『投資と金融がわかりたい人のためのファイナンス理論入門』（CCCメディアハウス）がある。
※この電子書籍は株式会社ウェッジが刊行した『「大数の法則」がわかれば、世の中のすべてがわかる!』（2017年3月20日第１刷）に基づいて制作されました。
※この電子書籍の全部または一部を無断で複製、転載、改竄、公衆送信すること、および有償無償にかかわらず、本データを第三者に譲渡することを禁じます。 -
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転職者用の採用試験(SPI、玉手箱など)対策本です。
一般的に中途採用試験ではキャリアを重視した選考がされますが、
応募者が殺到するような人気企業では、筆記試験(適性検査)が行われます。
適性検査で多く使われているのが、「SPI」シリーズや「玉手箱」です。
「SPI」は新卒と中途採用では内容が異なるため新卒向けの本では不十分であり、
また、近年はパソコンを使った適性検査が増加しているため、
受け方のコツを知らないと時間を大幅にロスしてしまいます。
この本は、転職試験によく出る「SPI3」と「玉手箱」を3つのパートに分けました。
1日1パートずつ進めていけば、3日間で終えることができます。
・1日目 SPI3 非言語……数学、論理の問題が中心
・2日目 SPI3 言語、オプション検査(英語)……国語、英語の問題が中心
・3日目 玉手箱……計数、図表の読み取り、英語の問題が中心
3日間集中すれば、「SPI3」と「玉手箱」の出題傾向や対策がつかめます。
出題分野の解き方のポイントをマスターして、効率のよい適性検査対策をしましょう。
また、適性検査対策の後には、企業にアピールする職務経歴書の書き方のポイント、
転職に関する質問をまとめてあります。
職務経歴書を送る前に、面接を受ける前に、セルフチェックとして使ってください。
★改訂にあたって問題数を増やしました。
・SPI3非言語の問題を増加しました。
・補足問題として、SPI3-U（新卒向け）で登場する
「モノの流れ（比率）とグラフ」を追加しました。 -
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もう統計学は怖くない！
数学が苦手な人でも理解できる統計学の入門書！
本書は「統計学が必要だけど数学は苦手、だから統計学は敷居が高い」感じる人に向けた書籍です。
まず「数学準備編」で、数学が苦手な読者でも興味がわくような題材と数学を絡めることで、飽きが来ないように統計学に必要な数学の準備を行います．
数学の基礎が身に付いたら、次は「統計学基礎編」で統計学の基礎中の基礎である基本統計へと進み、さらに「統計学発展編」で実際に分析することができるようになる回帰分析や多変量解析が扱えるまで段階的に説明していきます．
この三段階を踏むことで、挫折することなく自然と実務に役立つ統計学の知識が身に付く書籍となっています。
第１部 数学準備編
第１章 数学は「ウノ」ではなく「ページワン」だ
第２章 「実現できない公約はいたしません」という政治家
第３章 ギリシャ文字はかっこいい
第４章 足し算→掛け算→累乗と広がる計算
第５章 関数と式
第６章 単位から微分へ，合計から積分へ
第２部 統計学基礎編
第７章 データの分布，平均と分散
第８章 相関関係，回帰，決定係数
第９章 確率
第10章 確率変数と確率分布モデル
第３部 統計学発展編
第11章 統計的推測と大数の法則
第12章 区間推定と検定
第13章 連続型確率分布と中心極限定理の意味
第14章 標本平均の分散：なぜ「標本サイズ分の一」になるのか -
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。本書は、誰もが本来もっている論理的思考力を呼び覚まします。著者によれば、文系の人は自らが秘めた力に無意識なぶん、むしろ「のびしろ」があるそうです。日々の仕事で選択に迷うとき、袋小路に入りこんだとき、数学は活路（＝答え）を導く武器になるのです。まさに読んでナットク、知ってオトクな「実学数学」18講義。本書で「偶然」のヒラメキを意識的な「必然」に変えられる、最強ビジネスパーソンになってください。
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仕事において、経験や勘は大切なもの。しかし、それだけではうまくいかなくなるときが必ずやってきます。本書では、ビジネスシーンで役立つ数学的考え方をストーリーで解説。
とあるアパレル企業を舞台に展開される、感覚派で経験や勘に頼って仕事をしている主人公・木村が、突然入社してきた数学女子・智香と対立しながら、日々の業務を通じて、ビジネスに数字を使う大切さを学んでいきます。二人の会話を楽しみながら、平均の本当の意味や標準偏差、相関係数、グラフの見せ方まで身につけることができる一冊です。 -
算数レベルの知識を身に付けるだけで、誰でも「数字に強い課長」になれる！
日本唯一のビジネス数学コンサルタントとして、企業研修で4000人を指導してきた著者が、具体的なシーンを取り上げて、図を交えながら、会話形式で数字の「見方」と「使い方」をわかりやすく解説します。 -
三角関数、素因数分解、ベクトル、順列・組合せ……「数学なんて実社会では役に立たない」と高校時代にぼやいた記憶はありませんか？しかし、実際には役に立たないと思っていた数学を知っていることで、思いのほか、人生が生きやすくなる場面も多いものです。数学はいわば「よくあたる占い師」のような存在です。本書では数学が実社会や人生でどのように役立つのかを解説しながら、数学の基本的な知識も学べてしまう一品です。さあ、みなさまもご一緒に、新しい数学の世界へ旅立ちましょう。もしかしたら、あなたの積年の悩みを解決するヒントが、たくさんちりばめられているかもしれませんよ。
■CONTENTS
「素因数分解」は数字との出会いを演出するあいさつ／リーダーになるなら「順列・組合せ」を極めよ／電源のコンセントからあふれ出るｓｉｎθ（サイン）とｃｏｓθ（コサイン）／忘れ物は「条件付確率」で探し出せ／路線図は「グラフ理論」で解ける／工場は「線形計画法」を使って利益を上げる／自動車は行列のお化け／ギャンブルを期待値で考える／囲碁・将棋・オセロは「先読み」の勝負／メモリーはスイッチのかたまり／人生はベクトル
■著者
鍵本聡（カギモトサトシ）
１９６６年兵庫県西宮市生まれ。教育・出版関係の会社「株式会社ＫＳプロジェクト」代表取締役。関西学院大、大阪芸術大、コリア国際学園非常勤講師。京都大学理学部、奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科卒、工学修士。ローランド株式会社（楽器開発）、浜松市の聖隷学園高校教諭、大手予備校数学科講師、大学進学専門塾「がくえん理数進学教室」代表を経て現職。※著者略歴は書籍刊行時のものを表示しています。 -
未来が見えたら、そりゃ勝てる！ グーグルやマイクロソフトなどの先進企業がぞくぞく採用する まったく新しい意思決定の方法を、豊富な事例をもとに詳しく解説。 社会問題や政治への応用法も考察する話題作！ 新規プロジェクトのアイデアが自社のイントラネット上の擬似市場に「上場」されると、全社員がバーチャルマネーを投資する。マネジャーの仕事は、モニターを見て人気の高まっているプロジェクトに予算をつけるだけだ。プロジェクトがうまくいけば、「株主」には配当があるし、上場した本人にはボーナスが入る――そんな世界があるなんて、まさかと思われるかもしれない。 だが、このような「予測市場」は実に驚くほど正確にプロジェクトの成否を予測する。実際にグーグル、モトローラ、マイクロソフト、ＧＥなどの先端企業が、予測市場を採用して成功しているのだ。 本書では、このような新しい取り組みがどのようになされているのかを具体的に紹介しつつ、なぜ専門家ではない人々の意見の集積によってこのように未来を見通すことができるのかを、すでに予測市場が普及している選挙、映画の興行予想、スポーツ賭博などの例、あるいはボーイング社の例なども例にとりながら解説。また、民主的な意思決定、ガバナンスの変容など、予測市場の普及が社会にもたらす根本的な変化についても考察する。
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仕事で必要な思考法は、あの「ツルカメ算」に隠されていた！日本で２人しかいないビジネス数学検定1級（最上級ＡＡＡ）の実績を持つ著者が、「仕事」に使える数学を楽しくレクチャー！数字が生み出す落とし穴、数字アレルギーを克服していく方法、仕事に使える数学的思考を身につけるための習慣、ビジネスシーンで得をする方法など、ビジネスパーソンならば誰もが知りたい、明日からすぐに使える思考法やテクニックを存分に紹介します。かつて学校で学んだ算数や数学は、「○○を求めなさい」と問題を提示されました。そして、それを求める素材はすべて揃っていました。しかし、ビジネスになると話は違います。「○○を求めなさい」という問題を解くシーンはほぼありません。ということは、どんなトレーニングが必要かというと、「問題形式でない事柄から、数字を使って何を読み取るか」を考えることです。これが学生ではなく、ビジネスパーソンに必要な数字との触れ合い方であり、苦手意識克服の方法なのです。本書で扱っている題材は、すべて算数や中学校の数学で学ぶものです。しかし、実はそれらがビジネスでも十分役に立つのです。これまで苦手だった「数字」が、あなたの強い味方に変わる一冊です。
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日本近代経済の父とも呼ばれる渋沢栄一が遺した伝説の名著である
『論語と算盤』を、現代人向けに徹底超訳。
可能な限り、現代に則した言葉を用い、
渋沢が伝えたかったであろうエッセンスをコンパクトにまとめることに成功。
近年出版されている現代語訳でもなかなか読みづらいと感じている人、
古典に苦手意識を持っている若手ビジネスマンなどにお勧めである。 -
人生には、進学や就職、転職、独立、結婚など、節目節目でさまざまな選択肢が待ち受けています。またビジネスでも、価格決定、新天地への店舗進出、不祥事発生時の対応など、そのときの「決断」次第で、成功するか、それとも失敗してしまうか、大きな分かれ目になることも……。
本書では、人生の決断やビジネスでの問題発生の局面で、「ゲーム理論」を活用して「ベストな決断」、「ベストな答え」を導き出します。あなたもこの思考術を身に付けて、自分にとって「ベストな決断」を導いてください！ -
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「仕事が終わらない……」「議論がいつまでたっても平行線……」――仕事でなんらかの問題にぶつかったとき、あなたならどうしますか？
数学的に考えるとは、「数字を論理的に扱い、客観的な視点で考えること」です。学生時代、計算と公式の暗記という退屈な思い出ばかりだった数学は、学び方を少し変えるだけであなたの仕事、そして人生を切り拓く強力な「武器」に様変わりするのです。
本書では、元サラリーマンの数学講師として企業の研修や大学の講義など、学生から社会人まで約３０００人を指導してきた著者が、社会人に役立つ「数学的思考」について、算数、そして中学数学を題材にしながら図を交えて分かりやすく解説しています。
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