簡単なグラフを読める人は多い。だが、統計となると読める人は少なくなる。 私たちの生活には本著の言うところの数理的思考（物事や問題を論理的に整理し、データやパターンを発見し、数値化や抽象化を通じて本質を明らかにしながら、根拠に基づいて最適な解決策を見つけていく思考法）を求められることが多い。世論調査や街角のアンケートに至るまで様々な場面で意識しないだけでも多くの数字を浴びているのだ。 そもそも、義務教育では簡単なグラフの読み方までは教えるが、その先は科によって異なるだろう。大学に行けば尚更だ。社会人になっても全くとは言わないが深く読めることは仕事の種類に応じて大小で異なる。本著が掲げる数理的思考は難しいことは言わないし、させない。あくまでも、その物事を冷静に分析する思考と視点と姿勢の提供であり提案をしている。文系も理系も関係無い。その起きたことに対して冷静に自分の頭の中で考えて思考し決断するまでが含まれる。 数理的思考を身につけられてば、少なくとも物事を俯瞰して冷静に感情的にならずに本質が見えてくるかもしれない。本著ではそこまで踏み込んだ話はしないが、冷静な感情で物事を見るという姿勢と視点は、学生だろうが、社会人にであろうが、どのような立場だろうが、あらゆる場面で活かすことが可能だ。 もし、数字が苦手という人でもこういう視点と考え方もあるんだなと考え、生活の場面で意識するといい。そうすると、本著が主張する「数学が得意／不得意」に関わらず、人生の迷いを減らしたい全ての人に向けて届き、自身の頭と決断で道が切り開くことが出来るであろう。

数理モデルなのか？と思われるものも含まれている 意思決定において、よりどころとなる理屈や先人の知恵が学べる。数理モデルなのかよく分からない導入の知恵もあるが、おおむね満足した。

数理モデルの重要性 - 複雑な問題の理解: 数理モデルは複雑な問題をシンプルに表現し、理解を助けるツールである。 - 意思決定の向上: 数理モデルを通じて、より良い決断ができるようになる。 具体的な応用例 - 進路選択: 平均値を利用することで、自分の将来の年収を予測し、現実的な業界選択が可能。 - 就職活動: 「秘書問題」を応用し、結婚相手の選び方に数学的な戦略を提供。 - 家計管理: 数理モデルを使って、家計の最適化を図る。 著者の背景 - 学歴と経験: 著者は京都大学・東京大学大学院で素粒子物理学を学び、金融機関でデータサイエンティストとして働いた経験がある。 - 数理モデルの応用: 株価の動きや投資家心理の影響を数理モデルで分析する実務経験。 数理モデルを使う際の心構え - 現実をシンプルに見る勇気: 数理モデルは現実をそのまま再現するものではなく、重要な部分だけを抽出して考えることが重要。 - 客観的視点の獲得: 数理モデルを用いることで、感情に左右されず冷静な判断が可能になる。 未来への展望 - データドリブンの重要性: AIやビッグデータの進化により、数理モデルの必要性は今後ますます高まる。 - 生活への応用: 数理モデルを生活や仕事に役立てることで、より良い人生を送るためのヒントを得られることを期待。