散歩道:ATACのメンバーが日頃の難しい課題から離れて、日常の話題を綴っています。


 

本の匂い、珈琲の香り(続編)

 

以前、この「ATAC散歩道」に駄文を書いた丸善が再開されたと聞いて、京都に出た機会に訪問しました。

 

2005年に一度閉店したのですが、10年以上の時を経て再開された新しい店舗は大型商業ビルの地下にありました。(左写真)

 

昔と同じように専門書や洋書が広いスペースを埋めています。また高級文具や事務用品の展示・販売があり、地下2階には喫茶と軽食のコーナーもちゃんとありました。

31歳の若さで肺結核により没した梶井基次郎の代表作である「檸檬」(大正141月)に、「丸善の棚へ黄金色に輝く恐ろしい爆彈を仕掛けて來た・・・」と書かれていたために、10年前の閉店時には作品の上にレモンを置いて帰る人が多発したと報じられていましたが、新しい店舗にはちゃんと文庫版の「檸檬」の横にレモンのバスケットと記念スタンプが置かれていました(下写真)。 美しくなった丸善は、しかし何かが違うんですね。これは外観ではないノスタルジーと言うべきもので、もう一度行きたいとの気持ちは不思議に湧きません。あれほどあこがれたコーヒーを飲まずに帰ってきました。

 ところで、昔読んだ懐かしい本はインターネットの「青空文庫」で無料で読めます。作者別、作品別の索引が充実していて、それらを見ているだけでも楽しいものです。また目が悪くなった現在、文庫本を読むのは厳しいですが、ネットですと大きな画面でとても楽に読めるメリットが有ります。

 

ありがたいことにほとんどの作品は 旧字旧仮名と新字新仮名の両バージョンがあります。機械作業で、スキャナーで読み取られただけの海外の電子ブックとは違い、ボランティアが手で入力したものです。

 

実はつい先日までこの無料の青空文庫は最悪のピンチに遭遇していました。それは他でもないTPPです。TPPでは著作権が作者の没後70年に改められる予定でした。米国の新大統領によりTPPが空中分解したおかげで、このまま著作権が70年に伸びなければ、山本周五郎(2018)三島由紀夫(2021)志賀直哉2022年)、川端康成(2023)が無料でネットで読める日が近くなります。

 

ところで「檸檬」の梶井基次郎1901年、大阪市西区土佐堀5丁目(現・西区土佐堀3丁目)で誕生。この場所はATACの拠点がある一般財団法人大阪科学技術センターから500mほどで、これも何かの縁でしょう。                           (坂井記)

 


 

ATAC25周年記念講演会録 

 

・講演 『強みを活かす ~違いを超えた人財育成~』

 

・講師: 白光() 代表取締役社長 吉村 加代子 氏 

平成 28年9月29日  於: 大阪科学技術センター大ホール

 

  ATAC25周年おめでとうございます。こんなに大きなイベントで話をする機会は初めてです。ためになるアカデミックなお話は天野先生にお任せし、私は私らしく、楽しく白光()の日常をお話しします。

 

 白光()1952年に 父吉村 博(故人)が鍛銅工具及びはんだこての製造販売を行う会社として創業しました。父は冶金の専門で自身のその知識、経験を以て戦後の日本の産業復興に貢献したいと強い思いをもっておりました。その熱い志と様々の関係者のご助力によりはんだ付け関連器機、溶解炉、金属鍛造加工等の関連企業を展開することができました。現在、はんだこてをはじめとする、温度コントロール機器のメーカーとして60カ国以上のお客様にご愛顧頂いています。ATACとの関係は父がOSTEC事業・MATE研究会(異業種交流グループ)に参加しておりましたが、その活動の中から出来た企業退職者によるコンサルティング集団と聞いております。長いお付き合いです。そして私の運命を変えたのがその当時のMATE研究会のメンバーです。

 

  社長業はドラマチック“169人の母親業


 真田幸村

 いま、NHKの大河ドラマ「真田丸」と大阪城築城400年で、真田幸村が盛り上がっています。

大阪城のある一帯の上町台地には寺院が多くあり、寺町とも呼ばれています。

昔の真田丸もこの地域にあったのです。実は我が家の墓のある菩提寺もこの地区にあります。

先日も墓参りのついでに真田丸の遺跡をみてきました。

今まで毎年墓へお参りにいっていますが真田幸村のことで調べて見たいと言う気にはならなかったが、

やはりドラマの影響なのかその気になりました。

 わが家の墓のある寺院は丁度真田山公園の前にあります。

この公園は昔、戦時中には騎兵隊があった場所です。正面には騎馬兵の銅像が長い間ありましたが、

現在は台座のみがあるだけです。この地域には学校も多くあり、文教地区になっています。

丁度我が家の墓のある寺院の裏には高津高校があり、少し離れたところには学制改革の前は

女子高では大阪で一番と言われた清水谷高女(現清水谷高等学校)また、明星学園、

大阪女学院(旧ウイルミナ学院)などがあります。私の本籍もこの地域にありますが

住居表示が変更になったので、いまではどの辺りか見当がつきません。

 写真の真田幸村の像(下写真)と抜け穴は近くの三光神社にあります。

顕彰碑は明星学園のグランドの壁に最近設けられました。

その顕彰碑の前の寺院には真田幸村出丸の跡があります。

幸村の座像と「さなだ松」は少し離れた天王寺の一心寺の前の安居神社にあります。

興味のある方は一度訪れられては如何ですか。

                                                                                                                 (藪野 嘉雄)


EU離脱投票に見る世論調査の信頼性

 2014918日に実施されたスコットランド独立を問う国民投票は、独立賛成44.7%反対55.3%で否決されたのはまだ記憶に残る出来事でした。

 当時は、発表される世論調査の数字のバラツキが大きく、ともすれば建前を回答する世論調査より、お金を賭けるブックメーカーのオッズの方が信用できると言われたものです。

その時に、YouGovという調査会社が投票当日に1828人に対して実施した世論調査の結果が、独立賛成46%、反対54と、最も精度が高いものでした。

  今回のEU離脱を問う国民投票では、YouGovの投票日に行われた4700人に対する調査では残留支持が52%、離脱支持が48%でした。しかしながら、投票結果は残留支持が48.1%離脱支持が51.9%という、おそらく多くの人が予想していなかった結果となりました。

ブックメーカーのオッズを投票前の数週間、見ていましたがオッズでは賛否が拮抗したことは無く、常に大差で残留派が上回っていました

EU離脱を問う国民投票は、6237時~22(日本時間の2315時~246)に実施されました。

 次図は投票開始後の6232055分でのオッズを画面キャプチャーしたものですが、残留が1/8、離脱が7/1となっています

  この分数によるオッズの表現は「フラクショナル式(Fractional Odds)」と呼ばれるもので、右側がBet(賭ける)側の数字で、左側がそれに対して勝ったときにブックメーカーから支払われる数字です。本例では残留に8を賭け、勝てば(残留では)、左側(1)+右側(8)の合計9が支払われるということになりますので、日本的な賭け率では1.125倍となります. ちなみに離脱では1を掛けて、離脱に決まれば8支払われ、賭け率8倍を意味します. 投票時点では大多数の人が残留の勝利を予想していたことになります。

 624日の昼前にはBBCの開票速報で、離脱派が優勢となるとオッズは逆転し、日本時間11時52分には下図のように残留が6.5倍、離脱が1.17倍に急変しました。

 ところで、YouGov社の実施した世論調査の精度について、数理統計学的に考えてみます。

n:標本数、p:当該比率、d:標本偏差、λ:信頼水準 とすると、次式が成り立ちます。

この数式で計算すると、20149月のスコットランド独立に関する調査では1828人に対する調査であったため、信頼度99%での標本偏差は±3.0%となります。

 今回のEU離脱問題では標本数を4700に増やしたため、上式で計算すると標本偏差は±1.88%と求まります。したがって投票結果である残留支持が48.1%、離脱支持が51.9%というのはぎりぎり誤差の範囲とも考えられ、ブックメーカーのオッズよりはるかに信頼できると言えます。

 それにしても、4650万人の英国有権者に対して1万分の1に相当する4700人の調査結果で、誤差範囲±1.88%で結果を予測できる数理統計学の威力を十分に感じた今回の“騒動”でした。

企業も、社運を掛けた新製品の企画、開発、生産、発売前にはある程度のマーケットリサーチをするものですが、年齢層や性別などリサーチの対象や、そのサンプル数を適切に設定すれば、精度の高い分析が可能なことを今回のBrexit問題は示していますので、是非ATACに相談ください。

                                                                   (坂井公一)


ネット社会を支える250年前の数式

  一定年齢に達した方は、年に一度はドック検診を受けられると思います。

  血液検査で、特定の病気にかかっている人は98%の確率で陽性と診断されるが、同時にその検査では、その病気にかかっていない人も5%の率で陽性と診断されるリスクがあると説明を受けます。
同年代で同性の人がその病気にかかる比率は10000人当たり100人のデータがあるとします。
 あなたが2週間後に受け取ったドック検診の結果で、その病気について、陽性であり、「要精密検査」と書かれていました。
もしこのような結果を受け取れば、あなたは大変落ち込むと思いますが、実際に精密検査で病気と診断される確率はベイズ理論で以下のような数式で求めることができます。
 まずベイズ理論では、結果(データ)とその仮定(H)について以下の式が基本となっています。
http://4.bp.blogspot.com/-0vVaSrTxA70/VgsmsVXs3tI/AAAAAAAAAN0/lp_X2nRc7ng/s200/%25E5%25BC%258F-1.jpg
データDが二つの仮説H1H2からなる場合には、ベイズの定理は次式に展開できます。

 

http://2.bp.blogspot.com/-prSRyWeOI5c/Vgsnb-C0v4I/AAAAAAAAAN8/9j8MEmLMT9k/s320/%25E5%25BC%258F-2.jpg

 

この式では、各記号を以下のように定義します。
H1
:この病気に本当にかかっている
H2
:この病気にはかかっていない
D
:血液検査でこの病気にかかっている(陽性)と判定される

 

求めたいのは、陽性と判断され、実際に病気にかかっている人の率P(H1/D) であり、上式にそれぞれの数字を入れて計算すると約17%と求まります。

最初に説明を受けた「病気にかかっている人は98%の確率で陽性と診断される」という数字と17%の数字には大きな差があります。危険が0ではないので、もちろん精密検査を受けないといけないのですが、98%17%の差は気分的に大きな違いがあります。

 

 この理論を提唱したのはイギリスの牧師であり、数学者であったThomas Bayes1710-1761で、ベイズ統計学の始祖です。品質管理に広く用いられる「有意水準5%」などの厳密な統計学とは異なり、柔軟な適用性を持っていることが特徴です。

 

ベイズ理論を適用する事例をもう一つ紹介します。

  ある会社が創業25周年の記念行事を来年、盛大に実施することになり、「特別ご招待」する顧客を100人ほど選ぶことになりました。

「招待状」を乱発すると有難味が薄れますし、経費も多くかかります。かといって招待者を絞り込みすぎると欠席者が想定以上の場合、寂しい記念行事になります。そこで過去5年の招待会の出欠情報から参加の可能性が高い顧客を選び出すことにしました。代表例としてA社~E社について、過去の招待会の出席を○、欠席を×で表すと下表になり、ベイズ理論で来年の出席の可能性を計算すると右列の数字になります。顧客リストで期待出席率を計算し、数字の高い顧客より順番に選び出せばよいのです。

 

http://2.bp.blogspot.com/-vhU7eswReAo/Vgt8a-8NoyI/AAAAAAAAAOo/eihbZG1QU-c/s320/%25E5%2586%2599%25E7%259C%259F-4.jpg

100社、200社ならこのような計算をしなくても経験でリストを見ただけで選べますが、例えば数万人分のリストの顧客に対して、経費のかかる豪華な旅行パンフレットを郵送する時、できるだけ受注確率を上げるためには、日常の引き合いや過去の購買歴をデータとして受注確率を計算し、上位から設定数を選び出すことができます。

 

 このベイズ理論は「何かが起こる可能性はその事柄の過去の発生頻度を使って推測できる」という数式です。

 

 インターネットの世界では電子メールで特定の単語を抽出して迷惑メールをはじき出すスパムフィルターに使われ、現在のグーグルのネット検索の高いヒット率を支える基本理論に使われています。またネット通販でおなじみの、購入履歴や閲覧履歴からのレコメンデーション機能として応用されています。

 

 効率的なマーケティングや営業活動に有効ですので、興味ある方はご相談ください。                  (坂井公一)