▼:バイトのシフトと老後問題で考える、世界一わかりやすい線形代数

 

このコンテンツは

仮定モデラー ξ(クサイ)

より引用しております。

 

▼:バイトのシフトと老後問題で考える、世界一わかりやすい線形代数

 

どことは言いませんが、

人材最大手で、

マーケティングに強くて、

各界に出身者がいて、

「人材輩出企業」

と名高い、千代田区に本社がある某会社の

ホールディングスの、マーケティング本部みたいなところに、私、誘われたことがあります。

 

もちろん1000万円以上のオファーで。

 

あそこって、

・8割の営業マン

・2割の頭脳部隊

みたいなので成り立ってるのです。

2割がスキームを考える人たちです。

 

これ、オレンジ色のパーカー着て、路上で家を売る営業をしてる某なんとかハウスとかも一緒です。

どことは言いませんが。

 

その某なんとかハウスって給料高いって話題ですが、

あそこの人事設計を考えた人が、

今言った「某最大手人材系企業」から出てきた人で、

その人が言ってたのですが、

_____

不動産業界は、

業務知識を一通り覚えると、

みんな独立してしまう。

みんな独立を目当てに仕事をしてしまう。

そのため、仕事を網羅的に覚えたベテラン人材が恒常的に不足してしまうという

業界的な課題を抱えていた
_____

のだそうです。

 

そこであえて、

業務を細分化し、

「独立できない」

ように業務知識を限定させながら、

それでいて高給で人材を釣り、誰でも営業できるようにし、

スキーム自体は上層の設計企画で考える・・・・

みたいなことをやったそうです。

 

それで大きくなったんだとか。

 

マクドナルドにしてもなんにしてもそうですが、

商材はベタなんだけれど、

業務プロセスをシステマティックにエクセレントにした会社って

拡大再生産がやりやすくなってデカくなりますよね。

 

そのオレンジ色のパーカーのなんとかハウスって脳筋営業のイメージがあるかもしれませんが、

脳筋は8割で、上位2割が考えてることは割としたたかなのです。

 

まぁ、給与ばかりに釣られて、兵隊をやりたがる人って多いんですが、これって世の中であるあるの構図です。

 

________

2割の頭脳側へ回りたい人へ。

2割の頭脳側に回りたくて、

西園寺を信頼してくれている人がこの

「仮定モデラー」

シリーズに参加してくれていると確信しています。
________

 

「クソみたいな営業で疲弊したくない」

みたいな人は、

仮定モデラーシリーズで

しっかり勉強しましょう。

 

そして、その鍵となるのが線形代数です。

 

 

・データサイエンス

・AI

・数学マーケティング

に興味がある方、それから大学で理系に進んだ方と、

数学を使う一部の文系大学生は、「線形代数」にお悩みのことでしょう。

 

何が厄介って、まず、本がない。

線形代数の本がない。

理由は売れないから。

(ビジネス書でも30万部売れたら大ベストセラーなのに、線形代数の本なんか、一体何冊売れるんだよ、って話ですよね。3万部、5万部、絶対売れない)

 

あるとしても、なんか、教科書の焼き増しみたいな内容しかない。

 

大衆って、数学が大嫌いで、

あのホーキング博士も

「数式を一本入れるごとに本の売り上げが落ちる」

ってことで大衆書を書く際にその辺を気をつけたそうですね。

 

著書「ホーキング,宇宙を語る」の中で,一般書に数式をひとつ載せるごとに売れ行きは半減すると書いています。

 

ちなみに、

「マーケター」

は数学を使うどうかですが、

一流の人たちは当然使いますが、

大抵の連中は

「占い師」

レベルの雑魚であり、その中で

「統計すらわからない」

うんこもたくさんいます。

 

そういううんこに塗れて年収600万円くらいを

雑魚なベンチャーとかで稼ぐつもりなら

別にいらないです、数学的知識は。

 

IT・Webベンチャーでグーグル広告をいじり回す程度の

マーケティングごっこで終わるなら。

 

 

でも、マネジメントやるにしても、マーケティングやるにしても、

数学は必要ですよ。

孫正義(UCバークレー卒)なんて、

________

多変量解析できない奴はいらない!!!!
________

とはっきり言ってますし、

自社のマーケティングで多変量解析は当たり前のようにやってます。

ソフトバンクが2000年代にやってた

パラソルでのモデム無料バラマキは多変量解析で

数量予測してたことは有名です。

 

ソフトバンクとかでそういうマーケティングとかやったら年収1000万円以上は稼げるでしょうね。

 

 

データサイエンスと

マーケティングの境目をどこに置くのか・・・・

は難しいですが、

大学数学は基本的に

・微積分

・線形代数

の二本柱であり、

特に「線形代数」ができるかどうかが

・レベルの高いマーケター

・データサイエンティスト

側の世界に寄れるかどうか、

また、

・AI

・機械学習

・ディープラーニング

などを理解できるかの分かれ目になると思います。

 

 

そしてこれは、「システム思考」と関係してきます。

 

私はいつも言ってるのですが、

労働にはレベルがあって、低レベルから、

・労働の量で稼ぐ次元

・労働の質で稼ぐ次元 =時給を上げる

・労働の管理で稼ぐ次元

・システムマネジメント

・権利、アイデアの世界

という風になっているのですが、

「システム」

の世界に行くにはどうしても、線形代数の理解が必要です。

 

基本給で年収1500万円〜とか取りたいなら、

安定して確定申告組のサラリーマンになりたい必要だと思います。

 

 

ちなみに、「頭がついていかない人」とかは、

もう、

「脳筋な稼ぎ方」

つまり歩合制の営業とかでやっていくしかありませんね。

あと、法人営業とか。

 

 

まぁ、この辺は、

・大卒

・高卒(Fラン卒などの実質高卒や、大学を出たけど大学水準の教養がない実質高卒)

などを分ける部分、キャリアコースとして分かれる部分だと思います。

 

 

線形代数を学んだ人の多くは、

・固有値、固有ベクトル

・QR分解、グラムシュミット直交化

・LU分解

・SVD(特異値分解)

あたりを理解することが目標だと思います。

 

でも、その辺の線形代数の教科書って、

・ジョルダン標準形

までをやる、

をゴールとしてそれまでを機械的に教えて、

サラスの公式とかを暗記させるような内容のものばかりです。

(それすら無いのもある、座標変換レベルで終わってるのも多い)

 

 

では、ここで、

「ペーパーテスト大嫌い」

の西園寺貴文、

・本質主義

・構造主義

の西園寺貴文が、世界一わかりやすい線形代数講義をしましょう。

 

繰り返しになりますが、

線形代数って、

「システム思考」

なんですね。

 

システムって、なんでややこしいかわかりますか。

 

そう。

 

・ファクターが多い

・ファクターの相互作用がややこしい

 

ということです。

 

 

直感的な例を出しましょう。

 

 

バイトのシフトを組むと考えてみてください。

Aさん、Bさん、Cさん、Dさん、Eさんが、

以下のような出勤希望を出してきました。

 

・Aさん 月

・Bさん 火

・Cさん 水

・Dさん 木

・Eさん 金

 

これ、簡単ですね。

 

綺麗に一個一個、1対1対応をしていますね。

だから、月曜はAさん、火曜はBさん、水曜はCさん・・・・とはめていけば良い。

 

実はこれが、

「固有値分解できた状態」

なんですね。

 

では、もっと別の例を出してみます。

 

 

・A 月水木金

・B 月火木

・C 月金

・D 月水

・E 水金

 

みたいな要望を出されたらどうでしょう。

 

こういう場合、

「火曜日に出れるのはBさん」

だけなので、

Bさんは火曜日でフィックスでOKです。

 

問題は、それ以外です。

 

それ以外の人たちは色々被っていて、

「誰かが曜日を選択」

すると、その影響を別の人が玉突き的に受けてしまいます。

 

連鎖してしまいます。

 

こういう、

「何かを動かしたら、何かも影響を受ける」

みたいなのが、パズルです。

 

ルービックキューブとかもそういうものですよね。

 

線形代数って

そういう領域でもあるんです。

 

 

・A 月水木金

・B 月火木

・C 月金

・D 月水

・E 水金

このシフトにおいて、

「C」「D」「E」は

可能な出勤曜日が少ないですから

言い方を変えると、条件が厳しい。

 

ただ、Cさんを月曜日にすると、

Dさんは消去法で水曜日しか無くなり、

またEさんも消去法で金曜日しか無くなります。

 

このように、

「何か一個を決めると、連鎖的に決まっていく」

という構図。

 

実はこれが、線形代数における

「上三角行列」

とかなんですね。

 

上三角行列って、

 

T+U+V+X+Y+Z = ●

U+V+X+Y+Z = ●

V+X+Y+Z = ●

X+Y+Z = ●

Y+Z = ●

Z = ★

 

みたいなの係数を抜き出して「行列(マトリクス)」で表現してるだけだったりしますから。

 

つまり、Zはもうわかってる。

Z=★でしょう。

そしてその一個上の「Y+Z」に代入したら、・・・

って考えてみてください。

 

結局、これって、Yが何かももう自明なのです。

「消去法的に」自明なのです。

 

 

ガウス・ジョルダンの消去法とか、

LU分解とかの考え方って、そういうことなんです。

 

 

__________

対角化とか、

対角行列が「何が嬉しいのか」

ということをシステム的に理解していますか?
__________

ここに、男3名、女3名のマッチングあったとした時、

男Aは、女ABCとも関係があって、

男Bも、女ABCと関係があって、

男Cも、女ABCと関係があって・・・・

みたいな構図って非常に複雑でややこしいですが、

(図に書いても関係の線がごちゃごちゃしてややこしい)

男A-女A

男B-女B

男C-女C

で一対一のつがいにできたら、ワンペアずつに出来たらシンプルですよね。

対角化・対角行列の嬉しさってそういうことですよ。

言い換えると、

線形代数というのは

そういうファクター同士の

複雑な関係を描いたものなのです。

 

関係が、

コードの絡まりみたいに

ややこしいやつを解きほぐそうということ。

 

 

ジョルダン標準形も、

対角化できない場合の妥協策みたいなもので、

対角化できない正方行列を、処理が簡単な次元に落とし込んでいる感じです。

 

(正方行列ってのは行の数と列の数が同じの、文字通り「正方形」みたいな行列。)

 

そして、正方行列じゃないものに適用する行列分解が、

SVD(特異値分解)です。

 

SVDについては、

なぜか市販の線形代数で取り扱ってる本が

ほとんどありません。

 

なので、ハイレベルな内容になるんでしょうが、

個人的には

「工業的な応用の具体例」

を見た方が、直感的にわかりやすいと思います。

 

私は、人間の歩行の動きを、

SVDでモデル化してる工業的な応用を見たことがありますが、

あれが一番、直感的にわかりやすかったですね。

 

人間の歩行の動きって、

太ももの付け根・股関節

によって稼働する

足全体が「振り子のような半円を描く動き」と、

 

「膝を持ち上げるような、ももを上げるような動き」

で成り立っている。

 

SVDの工業的な実用・事例ではそういう分解がなされていました。

 

(SVDは対象の行列を、直交行列2つと、特異値の、「3」つに分解するものです)

 

 

線形代数は、

「線形」

というぐらいですから、

非線形ではないわけです。

非線形は分解が難しいです。

 

でも、線形は分解が容易です。分解ができるから線形なのです。

 

扱いが容易です。

 

________

計算量は多くなることはあっても、計算の仕組み自体はシンプルです。
________

 

時給2000円の人間が、

1日労働8時間が可能で、

月間160時間働いていて32万円稼いでいて、

ある月に、1ヶ月の半分働けなかったら、月給はいくらになるか・・・・

 

みたいな計算ってシンプルでしょう。

 

 

ちなみに、「老後のお金」も極めてシンプルな計算ですよ。

現在20歳の人が、20歳から80歳まで60年間生きるとして、

20歳から60歳まで40年間働くとして、

60歳から仕事が無いとしたら、

「40年間/60年間」=「2/3」

で生きるためのお金を全て稼がないといけないわけですから、

現役期間中の給料は、2/3しか使えないじゃないですか。

 

フルで使ったら、老後のお金無いでしょ。。。

老後資金が無いでしょう。

 

実際、多くの人は、

・60歳以降も働く

・年金がある

・退職金がある

という条件の中生きていますが、

これらはただの「補正項目」であって、

これらも計算は簡単です。

 

だから、老後問題って、極めて線形的な計画なのです。

超シンプル。

 

・何歳まで生きるか

・何歳まで働けるか

 

みたいなのが、重要なファクターです。

 

金額換算するからややこしいだけであって、

「現役で働けてる期間=生活費をキャッシュフローで賄えてる状態」

「現役で働けていない期間=生活費をキャッシュフローで賄えていない状態」

で分けて捉えて、

あとは

「現役期間、生活費をキャッシュフローで賄えている状態」

において、

A.どの程度の割合を使っているのか

B.どの程度の割合が貯蓄や将来の年金資産に回っているのか

C.Bが将来の「現役で働けない期間のどの程度を実質カバーするか」

について考えれば良いだけですから。

 

この考え方において重要なのは、

「現役期間」「老後期間」

が、お互いにトレードオフみたいな構図になっていることです。

現役期間が長くなれば老後期間が短くなり、現役期間が短くなれば老後期間が長くなる。

 

そして、その現役期間で稼いだ金の一部が、

厚生年金にしろ、貯蓄にしろ、投資にしろ、

老後資金に回るという構図。

 

_____

この関係性が見えるということは、

方程式として捉えているということ。
_____

 

 

ですから、

数学ができないみなさんは、

・独立の役に立つわけでもない

・ある程度の年齢になると体力的に続けられない

・役職定年が早い

みたいな仕事で高年収をもらって調子に乗ってたりしますが、

「人生トータル」

で見ると、

年収500万円くらいだが、手に職で、老後も働けそうな職人的な動きをしている人と、

年収1000万円稼いでいるが、先がない、ある程度の年齢になると給与下がる、役職外される、そこで身につけた何かが会社の外で役に立つわけでもない、そもそも後何年続くか・・・みたいな人は、

後者の方が老後困窮になる可能性は十分にあります。

 

ショートタームで切り取ったら後者の方がイケイケサラリーマンっぽかったりしますが。

 

 

この程度の計算は、数学的に極めて楽です。

線形的なので。

 

______

非線形ってのは、

もっと、

台風の動きとか、

気象予測とか、

ウイルスの感染とか、

炎上ツイートのバズとか、

そういう読みにくいやつです。
______

 

 

「代数」というのは、

1+1=2を、

1+●=2

にしたものです。

「●に入る数字は何だ」ってやつです。

穴埋めゲームです。

それを数字の代わりに文字をぶち込んだものです。

 

単なる数字の分解は、

・割り算

・√

などを使って、

非常に容易にできます。

 

そうじゃなくて、なんらかの数字が、

なんからの未知数(=文字で代行、代数)を込みで示されている場合における、

それら複数の複雑な関係性を解いているのが

線形代数です。

変数とかが入ってきます。

 

 

老後の資金問題で、

多くの人が漠然と不安を抱くのは、

__

線形代数的な計算力が皆無だから

__

です。

 

つまり、

「年金がいくらもらえるかわからない」

「老後の生活費がどのくらいになるかわからない」

「将来の物価がどうなるかわからない」

というように、

多少未知数が入ってきただけで

頭がパニックになってきているのです。

 

___

変数が入ってくると計算できない!!!

全部定数じゃないと無理!!!
___

って言ってるアホだってことです。

 

 

18歳のペーパーテストで、

数学を高得点とって、

良い大学入ったのに、

以上のようなことすら計算できない・わかってないってことは

「何もわかってない」

ってことです。

 

試験対策だけしてきたってことです。

 

 

将来の物価なんて、

常識的な物価上昇率を用いてある程度予測できますし、

 

「現役時代の稼ぎと、同じ額を満額フルでもらえる年金なんてない」

(そんなのあったら、ものすごい投資商品)

 

なんてこともわかってるじゃないですか。

 

大体、

世界中、どこの年金も

現役時代の稼ぎの半額以下ですよ。それで設計されてる。

 

 

計算しようと思えば、できるでしょ。

できるんですよ。

 

 

もう少しハイレベルなことを言えば、

「老後がやばいかどうか」

というのは、

・現役期間

・老後期間

のトレードオフ的な関係もそうですが、

現役期間において、

「どの程度活躍できているか」

「どの程度キャリアが輝いているか」

みたいなこととも関係してきます。

 

現役期間が20歳から60歳までの40年あるとしたら、

20年経過時点、

つまり40歳の時点で折り返しに差し掛かっているわけです。

 

過ぎた20年は取り戻せません。

そして、残りは20年しかありません。

 

キャリアというのは、

過ぎた時間が大きいほど、

残り時間がないので、ピンチになります。

特に大したことを成してこなかった人は。

 

 

当然ですが、

時給が常識的な範囲で、

稼ぎも常識的な範囲だった人は、

「大抵の人生は線形的に計画できる」

わけですから、

30歳、40歳、45歳とかになってくると、

 

_____

「まずい」
_____

ってことがわかると思います。

 

 

このまま行って、

宝くじみたいな大当たりがあるわけでもなければ、

非線形的に急上昇が発生するわけでも無さそうだ、と。

 

 

これ、

従属的な、3重構造なのです。

 

 

つまり、キャリア折り返しが迫る30歳〜40歳の時点で、

キャリアが輝かない可能性・もうこのままの可能性が現実化していくにつれて、

現役時代の活躍に依存する老後の危険性も同時に上がってくるわけです。

 

 

30歳〜40歳時点で、

・将来、独立に役立たない

・会社の外で稼げない

・順当に定年が来る、歳をとると用済みになる

ようなスキル・業務に埋没しながら、

それでいて大して稼げていない人、

 

「ほぼ詰み」

 

ですよね。

 

老後ケンタッキー、老後マクドナルド、老後モスバーガーがあるかわかりませんよ。

今とはまた違う将来があるのだから。機械化されているかもしれないし。

 

 

〜〜〜〜〜〜〜〜

「この部分」まで固まったら、

後の「一見わからないように見える」部分も

連鎖的に、自動的に固まってくるという構図が見えないのも、

方程式思考、線形代数思考ができてない証拠です。

〜〜〜〜〜〜〜〜

 

 

そしてこういう、

単純な人生線形計画すらできない人が、

経営計画に参画させてもらえるわけがないじゃないですか。

 

 

だから、老後が不安になる経済水準なんです。

老後というより、今が困窮なんです。

 

それでいて、

ペーパーテストすら真剣にやってこなかった、

学歴もない、会社名ブランド・経歴も弱い、

 

そして鬼の世に必死に働いてこなかった、

会社に埋没してでも評価を得ようとしてこなかった、

だから何もない、ってなる。

 

これがよくいる人たち。

 

 

このコンテンツは

仮定モデラー ξ(クサイ)

より引用しております。

 

 


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西園寺貴文(憧れはゴルゴ13)#+6σの男

   




"make you feel, make you think."

 

SGT&BD
(Saionji General Trading & Business Development)

「人生を変える」にフォーカスしたブランド
         




Lose Yourself , Change Yourself.
(変えることのできるものについて、それを変えるだけの勇気を我らに与えたまえ。変えることのできないものについては、それを受け入れられる冷静さを与えたまえ。そして、変えることのできるものと、変えることのできないものとを、見分ける知恵を与えたまえ。)
 
説明しよう!西園寺貴文とは、常識と大衆に反逆する「社会不適合者」である!平日の昼間っからスタバでゴロゴロするかと思えば、そのまま軽いノリでソー◯をお風呂代わりに利用。挙句の果てには気分で空港に向かい、当日券でそのままどこかへ飛んでしまうという自由を履き違えたピーターパンである!「働かざること山の如し」。彼がただのニートと違う点はたった1つだけ!そう。それは「圧倒的な書く力」である。ペンは剣よりも強し。ペンを握った男の「逆転」ヒップホッパー的反逆人生。そして「ここ」は、そんな西園寺貴文の生き方を後続の者たちへと伝承する、極めてアンダーグラウンドな世界である。 U-18、厳禁。低脳、厳禁。情弱、厳禁。