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■「異次元の少子化対策」では少子化は解決しない！
少子化対策の財源は社会保険料への上乗せ？　ますます困窮し、「貧乏くじ」を引かされ続ける若者たち。スリムで効率的な社会保障制度の確立を！
　
［目次］
第1章　財政破綻しなくても財政再建が必要な理由
第2章　財政破綻は国民生活の破綻
第3章　バラマキにNO！と言おう
第4章　少子高齢化時代にふさわしい社会保障制度
第5章　雇用、新型コロナウイルス対策でも貧乏くじを引かされる若者
第6章　若者が貧乏くじを引かないために


〈著者略歴〉
島澤 諭（しまさわ・まなぶ）
関東学院大学経済学部教授。富山県魚津市生まれ。東京大学経済学部卒業後、経済企画庁（現内閣府）で、経済分析（月例経済報告、経済白書、経済見通し）、経済政策の企画・立案に携わる。2001年内閣府退官。その後、秋田大学准教授等を経て現在に至る。マクロ経済・財政、世代間格差、シルバー・デモクラシー、人口動態に関するデータ・シミュレーション分析が専門。主な著書に『若者は、日本を脱出するしかないのか』（ビジネス教育出版社）、『年金「最終警告」』（講談社現代新書）、『シルバー民主主義の政治経済学』（日本経済新聞出版社）がある。


この電子書籍は株式会社ウェッジが刊行した『教養としての財政問題』（２０２３年５月18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。

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。
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最近毎日のように報道され、日々進歩している人工知能を、多面的に解説した一冊。ニューラルネットワークを含む脳研究と人工知能研究の関係、ＡＩ研究を牽引するＩＴ企業の人工知能がどのように創られているか、脳型コンピュータの可能性、自然界から着想を得て人工知能を生み出す「ナチュラル・コンピューティング」の最前線等をまとめている。また、ニューラルネットワークの精度を高めるきっかけとなった「ディープラーニング」を紹介する「技術解説」も附録。

巻頭言　甘利俊一（東京大学名誉教授）
第１章　人工知能研究と脳研究―歴史と展望
第２章　身近なところで使われる機械学習
第３章　Watson の質問応答からコグニティブ・コンピューティングへ
第４章　脳型コンピュータの可能性
第５章　ナチュラル・コンピューティングと人工知能─アメーバ型コンピュータで探る自然の知能
技術解説　ディープラーニングとは何か？

<著者プロフィール>
第1章　合原 一幸（あいはら・かずゆき）
東京大学生産技術研究所教授、同大学院情報理工学系研究科教授、同大学院工学系研究科教授、理化学研究所AIP 特任顧問。専門はカオス工学、数理工学。
第2章　牧野 貴樹（まきの・たかき）
Google Inc. シニアソフトウェアエンジニア。専門はコミュニケーションのシステム論と強化学習。
第3章　金山 博（かなやま・ひろし）
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所のリサーチ・スタッフ・メンバー。２０１１年に米国のクイズ番組で人間に勝利したWatson のプロジェクトに参画。
第4章　河野 崇（こうの・たかし）
東京大学生産技術研究所准教授、医師。専門はニューロモルフィックハードウェア、神経システムモデリング。
第5章　青野 真士（あおの・まさし）
慶應義塾大学環境情報学部（SFC）准教授、東京工業大学地球生命研究所（ELSI）フェロー。平成28年度文部科学大臣表彰「若手科学者賞」受賞。
技術解説　木脇 太一（きわき・たいち）
東京大学情報理工学系研究科特任助教。専門は機械学習、ニューラルネットワーク学習アルゴリズムの分析。

※この電子書籍は株式会社ウェッジが刊行した『人工知能はこうして創られる』（2017年9月20日 第１刷）に基づいて制作されました。
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