ビジネスのための雑学知ったかぶり フェルミ推定
エンリコ・フェルミ 「富士山を動かすのには何年くらいかかるか」「日本に蚊は何匹くらいいるだろうか」「長野に蕎麦屋は何軒くらいあるだろうか」 こんなことを聞かれても、答えはなかなか見つかりませんし（最近はネットで「フェルミ推定」と入れると出てきたりしますが）、ちょっと試してみるというのも困難です。そこで、仮定や推定をいくつも組み合わせて「概ねどのくらいになるか」ということを見積もることが必要です。このような問題を物理学者のエンリコ・フェルミにちなんでフェルミ推定（あるいはフェルミ問題）といいます。 エンリコ・フェルミは1901年にイタリアで生まれ、1938年にノーベル物理学賞を受賞しました。フェルミは妻のローラがユダヤ人であったため、ムッソリーニ政権下のイタリアには戻らず、ノーベル賞を受賞したストックホルムから、そのまま家族とともにアメリカに亡命し、コロンビア大学で物理学教授の職を得ます。そ
スティーブ・ジョブズの「まぐれ当たり」 - 池田信夫 blog
今年のFortune誌の「もっとも賞賛すべき企業」にアップルが選ばれ、「もっともすぐれた経営者」にスティーブ・ジョブズが選ばれた――と聞いても、誰も驚かないだろう。しかし同誌のインタビューで、それにコメントするのをジョブスは拒否した。なぜかって？ インタビューした記者にもわからない。 ジョブズが、個人的にはとてもいやな奴だというのは、シリコンバレーでは誰もが知っている。彼は自分の創業した会社を追い出され、新しくつくった会社NeXTも失敗した。わがままで他人のいうことを聞かず、細かいことまで口を出す、普通なら最悪の経営者だ。そんな男が、なぜ世界一の経営者になったのだろうか？ それにいろんな理由をつけるのは、タレブのいう生存バイアスだ。たとえば1024人がサイコロ賭博をし、勝った者はそれを次回に賭け、負けた者は退出するとしよう。あなたが1万円を元手にして「半」だけに10回続けて賭けたら、1
最上の日々 - ミラーニューロンの形成機序と、仕組み
▼ 確率ロボティクス(Thurn, Burgard & Fox) を、買ってしまいました。タイトルにビビッときたから。 脳の基本原理は確率論的な最適化問題を解く事だと言うのが私の意見だ。 良く言われる「脳の凄いところ」は 不良設定問題を解ける、 ノイズがある状況でもロバスト、 （視覚認識などに見るように）速い ところだ。 この３つの特徴はどれも確率論的最適化問題のフレームワークが脳の原理であると考えれば理解できる。 不良設定問題を解けるのは、過去の全経験に照らして圧倒的な多数になっているものを解として選ぶからだ。 ノイズに対してロバストなのはまさに確率論の特徴だ。 そして、同じ問題の確率論バージョンと古典バージョンを比較すると確率論バージョンの方が、中間の素子数は増えるけど、計算的に浅くなる傾向がある。 だから速いのだ。 （確率論と不良設定とロバストさの関係については、大体どの研究
破たんした見積もりはプロジェクト失敗への近道
建築業界では、ほとんどの工事は見積もり額の－10～＋10％に入るといわれており、多少誤差があるが、このPMBOKの定義とほぼ一致している。これに対しシステム開発では、最終的にはどのくらいの見積もり精度なのだろうか。感覚値だが、たぶん、－20～＋100％ぐらいになっているのではないだろうか。 それでは、なぜシステム開発においては、見積もり精度が出ないのであろうか。これには、いくつかの理由が考えられる。 （1）機能の洗い出しが不十分 確定見積もりを算出するためには、プロジェクトで開発するシステムの機能とその難易度が分からないといけない。しかし、見積もりを算出する段階で、そもそも機能は明確になっているだろうか。機能が明確でないのに見積もりを提出しているとすれば、その精度はそもそも期待できなくて当然である。 （2）見積もり技術が確立していない システム開発においては、見積もる人によって金額に倍の開
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