このコンテンツは 仮定モデラー +6Σ（シグマ） より一部引用しています。
▼：次数から位相構造をすぐに想像できるようになる
YouTubeで、数学がわからない中卒の女の子に
東京大学出身の講師が数学を教える講義を見つけました。
その中で、講師は二次関数や三次関数について説明し、グラフの形状を示して、
「これは暗記してください」というような語り方をしていました。
しかし、その教え方には疑問が残りました。
なぜなら、二次関数や三次関数についての理解だけでなく、
それらが実用的にどのように使用されるのかについて説明が不足していたからです。
＿＿＿＿＿
そもそも、関数とは、変化を示すものです。
＿＿＿＿＿
単調なわかりやすい変化が、線形関数。
そうじゃないものが、非線形関数。
二次関数とは何か、三次関数とは何かについて説明する際、大事なキーワードは「次数」と言えます。
一次関数が直線的な変化を示すのに対して、
高次関数は曲線的な変化を示します。
この「次数」という言葉は、グラフを描く際に有用な要素ですが、
ネットワーク理論の観点からも捉えることができます。
ネットワーク、わかりますか？
ネットワーク理論において、”次数” という言葉は、ノード（節点）とその周りのつながりの数を指します。
例えば、フォロワーの多いインフルエンサーは次数が高い。
言い換えれば、ネットワーク理論において、次数が高いノードは多くのつながりを持つと言えます。
ウイルスの拡散を考える場合、一人から二人にウイルスが感染し、それぞれがさらに二人に感染を広げると、
最初のステップでは感染者が1人、2番目のステップでは2人、3番目のステップでは4人といった具体的な数値になります。
このような増加パターンは、ツリー構造のようなものをイメージできるでしょう。
このようなツリー構造が枝分かれしていく様子は、次数が増加していくパターンを表します。
これをグラフに表現すると、二次関数のような形状になります。
二次関数とは、
次数２が連鎖していく構図を示している。
２で分かれて、２で分かれて、２で分かれて・・・・
というある種のトーナメント構造の
頂点集約は、「媒介している」とも捉えることができ、媒介中心性があると言えます。
媒介中心性の意味での次数と、
グラフの次数がちょうど対応している。
次数を解析的に捉えるのが、グラフの形状を覚える方法。
次数を位相的に捉えるのが、ネットワークのイメージを持つ方法。
要するに、
早い話が、
「増え方」
なんですよ。
数学は数字なので、数が増えるか減るかしかないんですが、
この増え方の論理なのです。
二次関数をグラフで示されたら、ギュンとカーブして増えることがわかりますが、
それってなんで？背後に何が起こってるの？ってのを示すのが
位相的な解釈です。
樹形図みたいな。
ウィルスの感染みたいなものも、樹形図的なもので構造を示せるでしょう。
2人に移して、、、
さらにその2人がそれぞれ2人に移して、、、
さらに、、、
みたいな。
「次数」
は、数の増え方。
勘の良い人は、
「代数的な捉え方もあるのでは？」
と思うでしょう。
ご名答。
次数を代数的（数式をそのままストレート）に捉えた場合は、例えば以下の捉え方ができますね。
＿＿＿＿＿＿＿
多項式の根（Roots）と次数:
代数的に言えば、多項式の根の個数は、その多項式の次数と関連しています。
代数学の基本定理によれば、n次の多項式は、複素数の領域内で必ずn個の根（解）を持ちます。
この根の数は次数と一致し、例えば2次方程式は通常2つの根を持ちます。
＿＿＿＿＿＿＿
n次の多項式は、
複素数の領域内で必ずn個の根（解）を持つ。
学生時代、２次方程式、３次方程式のグラフが
グニャグニャしてることを習ったことがある人は多いと思います。
これを自己啓発風に捉えると、
＿＿＿＿＿＿
低次数の努力は、0に直面する
＿＿＿＿＿＿
ということでもあります。
高次の関数・方程式において、グニャグニャするのは、
高い次数の項が低次数の項をねじ伏せる過程です。
例えば
一昔前のアフィリエイターとかブロガーとか
情報商材屋とかバカばっかりだったので
絶対に高次方程式など知りません。
短期と中長期の違いが頭に無いので、
例えば３次方程式における低次の項に集中しちゃう、みたいな努力の仕方、しがちだったと思います。
サラリーマンでも、
30代のスナップショットで、
＿＿＿＿＿
現状維持でいい。
出世しなくていい。
＿＿＿＿＿
と考える連中が多いですが、10年後のことを考えてませんね。
その時には最適化できたつもりが、局所最適に陥って、
時間が経過すると後輩に抜かれて、いづらくなって、下流老人真っ逆さま。
そもそもそんなやつ、会社が傾けばすぐリストラ。
40代になればフルボッコ。
高次のファクターを見つけ出せない人間は、「短期的に良かれと思ってやってること」で死ぬのです。
そして、ゴミみたいな成功体験を抱えて死ぬと。
＿＿＿＿＿
過去にちょっとした成功体験を持っている、
成功した気でいるが、
でも今は落ちぶれていてなんかおかしいと思ってる、
なぜか全体的に上向かない、
そういう連中はそれです。
＿＿＿＿＿
いるんですよ。
ちょっとしたバブルの時にECサイトで儲かったとか、
YouTubeチャンネルで儲かったとか、
そーゆータイプ。
失敗、特に致命的な失敗や、底辺から脱せない構図は、
「過去の無駄な成功体験」
がもたらしているケースが大半です。
つまり、やばい失敗をしてる人や、底辺な人というのは、ほぼ間違いなく「雑魚なりの成功体験」を抱えています。それと共に心中している
さらに、
解析と代数のミックス的な感じですが、
微積分との関連で捉えると
さらに応用的になります。
＿＿＿＿＿＿＿
微分と積分:
多項式の次数は微分や積分の際にも重要です。
多項式を微分すると、その次数が1つ減少し、積分するとその次数が1つ増加します。
この性質は微積分学の基本的な考え方であり、多項式関数の微分や積分を行う際に非常に役立ちます。
＿＿＿＿＿＿＿＿
ある関数について、
微分すると次数が下がり、
積分すると次数が上がるわけです。
これ、めっちゃ重要ですよ。
学校の数学で、きちんと教えない部分ですよね。
〜〜〜〜
高校数学の既習者は
計算に慣れているという点で有利ですが、
入試問題が解けることと
概念を理解していることとは
必ずしも一致するとは限りません。
〜〜〜〜
積分は次数が上がる。
微分は次数が下がる。
例えば私がよく使う微積分マーケティング。
メーカープロダクトやコンテンツは
全国展開できるので、
ヒットすると指数関数的な売上上昇をします。
（実店舗ビジネスや小売ビジネスは土地制約と出店スピード限界があるので、一次関数的に伸びます）
これは、
ものすごく売上が伸びる反面、
急速に飽きられることを意味します。
積分値＝経験者、購買者が、
急速に増えるからです。
結果的に、S次カーブを描きます。ロジスティクス方程式のような形状になります。
例えば、二次関数的に売上が伸びる場合、
積分値は三次関数的に増えます。
（二次関数×dxというx軸幅なので当たり前だけど）
売上が二次関数的に伸びる場合、
浸透した層の面積は三次関数的に伸びる。
急速に陳腐化が進む。
売れれば売れるほどそう。
ましてや、
売ってるものがやばい商品なら、
不満層が急速に蓄積するので、
後でやばい落ち方することがわかると思います。
＿＿＿＿＿＿
リピーター性、
定評獲得性がないまま、
商品・サービスを世の中に晒し続けてスケールするほど、
積分性は高い次数で増えていきます。
＿＿＿＿＿＿
だから、ツッコミどころが多い要素を抱えたまま大きくなると、急に落下するのです。
youtuberとかが
すぐ飽きられる原理もこれ。
音楽がすぐ飽きられる原理もこれ。
私、いつも思うのですが、
ナンパをしていると、
ナンパする時間に比例して、足腰に負担がかかってきます。心も疲れてきます。
それがある種の、1次関数的な増え方だとしましょう。時間コストのかけ方が1次関数だとしましょう。
しかし、時間が経つにつれて、
積分値は増えてるのです。一次関数は積分すると二次関数です。
「疲れた足腰を引きずって歩くことで、さらに疲れる」
という構図です。
だから、どんどんしんどくなるのですね。
一方で、成果の方は、
必ずしもその努力に線形比例しません。
少なくとも、ナンパ行為に高次のエフェクトはかかりません。
この考え方って結構大事です。
読書とかも、
本を買えば買うほど、
どんどん本が増えます。
コストが増えます。投じた時間が増えます。
しかし、本が増えるほど、
蓄積量は高次の次元になります。
こうなると、管理検索コストが大変になります。
本を整理する、管理する、探すことが大変になる。仕事が増える。次数が上がる。しんどくなる。
＿＿＿＿
数式を見た時、一番大事なのは、「次数」です。
＿＿＿＿
これを、卑近な例で例えてみましょう。
はっきり言いますが、この世で一番大事なのは年齢です。若さです。
年齢は、高次のファクターです。
世の中金じゃないです。年齢です。若さです。
金はその次くらいかな。
金よりも、年齢が大事。
30過ぎたら
基本的に人生は地獄だと思っていてください。
なぜか？
これは、典型的な予測の誤りですが、
老化に対してポジティブな考えを持つ人（つまり一般的なアホ）は、
「人は線形的に老化する」
と考えるのです。
つまり、直線的な下り坂を想定しています。
「まぁ、人が弱っていく、置いていくのは仕方ない。でもその下り坂を楽しもうや」的に考える。
＿＿＿＿
老化や加齢をなめてる人の考え方はみんなこれ。
＿＿＿＿
しかし、実際の老化は違います。
老いた体が、また翌年、さらに老いて、さらに翌年は老いて・・・・・
というように、
「老いた体」×「老い」
の掛け算になるからです。
わかります？
「老いた体に対して、次の老いが加わる」
のです。
急速に落ちるのです。
指数関数的に減衰するのです。
23歳くらいに、
「あー、学生の頃と比べたら体力落ちてきたかな？」
とか感じて、
25歳になって
「あー、流石に中高くらいの時と比べると顔が老けてんな・・・」
とか感じて、
そこくらいまでは良いですが、
27歳〜28歳でさらにブーストがかかって鏡を見て
「うわ、おじやん・・・・」
ってなって、
30歳になると名実ともにそうなっていて、
それでも
「いや、まだ28歳と差がない、イケる・・・」
とか思って踏ん張るのですが、32歳ぐらいまでなら良いでしょうが
34歳とかにもなるともう限界で一気にガクンと落ちて、
35歳になると名実ともにアラフォーになって完全にオワコンになります。
メディアの見過ぎな人が多いですが、
35歳になってモテる男なんてほぼいません。
皆無です。
アラサーBBAと遊ぶのが関の山。
＿＿＿＿＿
JDがわざわざ35歳選ぶ？
もちろん、そういうケースもあるけど、
そういう人は若い頃からモテてて、かなり維持の努力をしている、ハイスペですよ？
＿＿＿＿＿
だって、若いイケの25歳、28歳に勝てる？
この年代、若くてイケメンで金持ってる人もいるよ？
いつの時代も、
30代前半の頃、
「20代とあまり変わらないぜ！」
「あと15年はナンパできそうだぜ！」
「俺って若いぜ！」
と調子乗る人は多いのですが、
こういう人のアラフォー時期を見ると悲惨です。
女性もそう。
女性タレントとかが、
「30歳になってみると、意外と20代と変わらなかった、変に焦ってただけだった」
とか言いますが、そこが落とし穴。
そりゃあ、28歳、29歳と比べて、30歳・31歳は変化無いように見える。
でもそういう人は、「次数」をなめてる。
一気に落ちてくるから、後に。
指数関数的に老化するから。
そうです。
老化は一気にやってくるのです。
ジャニーズタレントだってそう。
30歳頃に「俺って遺伝子レベルで若いんですよね」とか調子乗ってた人も35歳を折り返すと急激に死んでる。
世紀のイケメンタレントとされた人でも、40に達すると
「あれ？最近、あんまり目立ってないね？」
みたいな風になりがち。
女性の場合、世紀の美女タレントとされた人も30になる頃には
「あれ？最近勢いないね？」
みたいな風になりがち。
＿＿＿＿＿
時代を代表する、
「美女」
の代名詞的な存在は、30過ぎると確実にそのポジションを奪われます。
北川景子、長澤まさみ、石原さとみ、佐々木希、といったあのラインの女たちはそうやって
広瀬すず、今田美桜、川口春奈、浜辺美波、橋本環奈、吉川愛、山下美月あたりにお株を奪われた。
少女時代はそうやって
TWICEに代替された。
そして、NEWJEANS、IVEが控えている。
男性イケメンも賞味期限が女性より5年ほど長いだけで、
山下智久、佐藤健、向井理、小栗旬、松坂桃李、福士蒼汰、岡田将生、坂口健太郎といった時代を代表したイケメンの代名詞たちは
吉沢亮、山崎賢人、真剣佑、平野紫耀、横浜流星、目黒蓮、高橋恭平、道枝駿佑にお株を奪われた。
＿＿＿＿＿
女性の結婚・妊娠・出産のデッドラインが35歳だとしたら、
男の男としてのデッドラインは35歳くらい。お金払わないとエッチできない歳です。
JDでも、「27〜28歳はパパ活相手だよ！」と言ってる人が結構いるんだから。
23歳を相手にパパ活してるJCとか高校１年生もいます。
女性は40歳になるとお金払わないと抱いてもらえなくなり、
男性は40歳になると結婚がほぼアウトになる。芸能人とかはあれは特例です。
普通の一般家庭だとこの年齢は中学生高校生の子供がいますから。
見た目が、
「老い」に「老い」が掛け算されるだけでなく、
20代前半の頃と違うのは、
後輩世代が強くなるということ。
20代前半の頃、後輩はせいぜい大学生世代くらい。
高校生はキッズみたいなもんでしょ。
ところが、30歳にもなれば、下に25歳とか23歳のイケイケがいるわけです。後輩にそういうのがいる。
同じコミュニティに属して美女を奪い合ってみてください。まず負けるでしょうね。
老いた人が、
そういうイケイケと比較されると、
オジが強調されるわけ。
さらに、同世代では
キャリアの成功者が出てきます。
その意味で、横の比較も強烈になります。
20代前半の頃はあまり差が無くても、30歳に突入するともう歴然とした差になっています。
仕事をするにしても、
未経験採用はありません。
ポストがもらえません。
こうして、
「負け」
が確定した人たちは、
30歳以降急速に落ちぶれていきますが、
その落ちぶれ方は二次関数、三次関数的です。
掛け算がすごいのです。
次数がえぐい。
「ちょっと、そろそろやばいかも・・・・20代、キャリアとかいい加減にしてて、ナンパばっかりしてたけど、流石にもうそろそろ頑張らないと・・・・」
なんて動き出しても、もう遅い。
というか、努力量が足りない。
〜〜〜〜〜〜〜〜〜
20代の頃は年下に大した人間がいません。
学生しかいない。
特に20代前半は自分が下っ端。
しかし30代ともなると、もう年下に強者ばかりなのです。
関数で考えると、
自分が生きた年数グラフが伸びると、
下に強い連中がウヨウヨ積分してる。
だから、30代に入って、
「そろそろ疲れた」
「そろそろワークライフバランスを」
「20代の頃に頑張った成果が出てきて、今は良い待遇・ポジションで、家族もできたし、まったりと・・・」
とかやってると、殺されるのです。
〜〜〜〜〜〜〜〜〜
だから、年齢って大事です。
キャリア、年齢を
線形的な予測をした人間は、殺されます。
積分を、非線形を意識してない。
次数を考えてない。
一次関数ではない（直線ではない）ことは明白です。
それは賃金カーブにしても、モテ曲線にしても、なんにしてもそう。
・新卒カード
・中途採用での転職評価
・結婚や遊べる若い時期の使い方
この３つで下手を打った人の人生は終わりです。
もうね、
複数のファクターが
凄まじい効き方してくる。
exファクターですよ。
頭悪い人間は、人生を
・足し算
・引き算
でしか考えられません。
「問題解決の本質」で触れた通り、低所得者やバカは、足し算・引き算しか頭にない。
結果的に、未来予測も、直線的な図しか描けません。
これは、完璧に間違っています。
給料も、
モテ度合いも、
勉強の習熟も、直線ではありません。
この世に直線的なものはほとんどありません。
お金はいきなり、ガンッ！と入ってきます。
貯金残高が10万円だった人が、5年後に1000万円単位の入金記録が印字されるようになるのがこの世の中です。でも4年目までは全然数字なし、とかあり得る。
老化も、いきなりガンッ！とやってきます。
〜〜〜〜
アラサーあたりで
「俺の人生下り坂だわ・・・」
となってるなら、
覚悟してください。
その先、もっと落ち込みます。
〜〜〜〜
人生ゲームの設定がクソなのは、
おおむね初期35年・40年でほとんど決まってしまうのに、
その後、その期間と同じ35〜40年くらいが消化試合としてあるということ。
地獄ですね。
終身刑、無期懲役みたいなものですよ。
しかも老いた体と顔、そして負け組スペックで生きることになるのです。
敗者はね。
掛け算、恐ろしや。
このコンテンツは 仮定モデラー +6Σ（シグマ） より一部引用しています。
▼：もっというと、行列にも次数がある
次数という概念は、数学のあちこちに出てきます。
実は線形代数にもあります。行列にもあります。行や列の長さを「次数」と言うのです。
「ある人間の魅力を数字で表してください」
「東京の魅力を数字で表してください」
と言われた時、
多くの人がそれを難しいと考えるのは
数直線（スカラー）で物事を考えているからで、
複数の項目に分ければ数値化は容易なはずです。
行列やベクトルは実はまさにそれ。
行列やベクトルというのは、
「数値が複数入った箱」
みたいなもので、多次元を意味していますからね。
複数の数値が入っている。
つまり、
「次数（degree）」
というキーワードで、
・解析
・代数
・位相
を総覧する視点が得られるのです。
行列の場合、
行列Aと行列Bのかけ算によって得られる結果の行列Cの次数は、
Aの行数（m）とBの列数（p）に等しくなります。行列Cはm×p行列になります。
行列A「行×列」と、行列B「行×列」の掛け算の場合、
A行とB列の次数を掛け合わせた行列次数になるということ。
代数と位相に橋をかけてみましょうか。
行列とネットワーク（位相）に橋をかけるのは、
例えば以下のような感じ。
行列の次数は、グラフ理論にも関連しています。考えてみましょう。
都市間の道路網を表す道路地図があり、各都市が頂点で、道路が辺として表現されている場合を考えます。
隣接行列 (n×n): ここで、nは都市（頂点）の数を表します。隣接行列の(i, j)の要素は、都市iから都市jへの直接の道路が存在する場合は1、存在しない場合は0とします。
行列の次数nは、都市の数を示し、行列の要素は都市間の関係を表現します。
ネットワークの要素A、B、C、Dあった時、
（ここで言えば都市）、
要素間に関係があるか、を隣接行列、という形で表せます。
街Aと街Bの間に道路があるか、街Aと街Cの間に道路があるか・・・
を行列で示せる。
図にするとこんな感じ。
＿＿＿＿＿
A B C D E
A
B
C
D
E
＿＿＿＿＿
有向グラフだろうが、無向グラフだろうが、「要素と要素の関係性」は行列化できます。
この隣接行列をかけ算することで、都市間の直接の道路が示され、新たな隣接行列が得られます。
面白いのは、
さらにそれに、
「各都市の人口」
みたいなのをかければ、
道路がある都市間で移動可能性がある人口が出てきます。
また、「各都市間の人口移動」を示した「行列」を掛け算すれば人口移動の計算もできるでしょう。
5×5の行列×5×5の行列の計算によって何を表現できるか、具体的な例を以下に示します。
例: 交通フローのモデリング
考えてみましょう。ある地域に5つの交差点があり、各交差点間の道路における車の流れをモデル化したいとします。この場合、以下のような行列を考えます。
隣接行列 (交差点の接続性): 5つの交差点が互いにどのように接続されているかを示す隣接行列A (5×5) があります。
この行列の(i, j)の要素は、交差点iから交差点jへの道路の有無を表現します。
道路容量行列 (交差点間の道路容量): 各交差点間の道路の容量（車の通行能力）を表現する行列B (5×5) が存在します。
この行列の(i, j)の要素は、交差点iから交差点jへの道路の通行可能な容量を示します。
これらの行列AとBを掛け合わせると、各交差点間の交通フローが計算されます。行列C (5×5) には、交差点iから交差点jへの道路における車の通行量が含まれます。
この計算を通じて、交差点間の交通フローの分布や交通渋滞のモデリングを行うことができます。行列の掛け算は、交通ネットワークやインフラストラクチャの効率を評価し、都市の交通計画に貢献します。
どうでしょうか？
A行列で要素間の接続を、
B行列で要素感の流量を表現できる。
〜〜〜〜〜
行列×行列は、「多ファクター関係性相互作用」×「多ファクター関係性相互作用」の計算です。
〜〜〜〜〜
行列ってのは、
A B C D E
A
B
C
D
E
の「行」×「列」で物事を表現します。
さらに、
行列が強いのは
「変換」
の表現です。
関数やグラフはもっぱら、変化の表現です。
しかし、変換には行列が活きる。
例えば、ここにある絵があり、それを90度回転させる、みたいな表現は、
「座標がどう動いたか？」→ （●,○）→（●’,○’）
で表現できるわけですが、
ただ、その座標の変化を、
「座標→座標」
の変換ではなく、
基底のベクトル、つまりx軸・y軸がどうズレたのか、
という解釈をして表現できる。
座標そのものではなく、
軸時代をズラすことで表現できる。
[座標]を[行列]で「変換する」、
[座標]に[行列]を「作用させる」などの言い方をします。
軸を変える線形変換、
2次元なら、すべての線形変換は「２つのベクトルがどう動くか」という情報「だけ」で表現できます。
座標の場合、各々がバラバラですが、
ベクトルは
「始点が0点」
という絶対的な拠り所・基準があります。
すべてのベクトルは「終点がどこにあるか」という情報「だけ」で表現されます。
そのため、
拠り所を持つからこそ、
「変換」
の考え方に使いやすいのです。
＿＿＿＿＿＿＿＿
どの軸で回転したか
＿＿＿＿＿＿＿＿
という対称性を見出せるからです。
西園寺貴文は京都が好きなのですが、
京都は碁盤の面になっていて、
綺麗な座標がありますが、
とはいえ座標を把握していても位置関係がわかりづらくなることがあるので、
＿＿
京都駅を0点（原点）としたベクトルで捉えています。
＿＿
京都駅を原点に自分の位置をベクトルで捉えると、
例えば祇園あたりから、河原町行って、三条とか、
京都御所・鴨川デルタあたり行って、
嵐山行って、桂行って、長岡京行って・・・というムーブをかましている時も
自分がどういう動きをしているか分かり易い。
（反時計回りをしている）
京都駅の方を向いて、
右側が右京区、
左側が左京区でわかりやすい。
京都駅に近い方が下京で、遠い方が上京です。
河原町は下京〜中京あたり。
（お察しのように京都の伝統的なお金持ちは上京に住んでいます）
＿＿＿＿＿＿
京都駅に対して、
どう変換したか？
で考えられる。
＿＿＿＿＿＿
方向音痴の人と、そうでない人はなぜ発生するか？について、
いろいろ研究があるのですが、
遺伝的な要因は除くと、
地理の捉え方に違いがあります。
最寄り駅から自宅までの道筋を考えるとき
地図のような俯瞰図的なイメージを思い浮かべる人と，
「郵便局を右に曲がって…」のように移動中の自分の視点でルートを順に思い浮かべる人がいます。
前者で使われる知識をサーベイマップ的知識，後者をルートマップ的知識といいます。
移動時にサーベイマップ的な形で情報をもてる人のほうが迷いにくいという研究があります。
全体を見渡せる地図から道順を覚えるときに，
道路名や配置を中心に学習する人は（軸から覚える）、
道路上に何のお店があるかを中心に覚える人（座標から覚える）より早く覚え、
実際の移動中に道順を学習するときには、
建物などのランドマークに着目する人のほうが、
道を歩いている人など固定的でないものに注目する人より迷いにくい傾向があります。
つまり、
＿＿＿＿＿
変動的なもの、
局所的なものばかりに注目すると、
道に迷う
＿＿＿＿＿
ということです。
これ、人生も同じかもしれませんね。
俯瞰的に、不変的なものを捉える、というのが実は、線形代数の力でもあります。
西園寺貴文は
元々かなりの方向音痴なので、
数学的な考え方を使ってこれを治しました。
数学的な技術としては、代数学は基本的に
「２〜３のベクトル」
で説明を要約したりできます。
「特定の軸」です。軸・ベクトルがわかれば、それを基準に考えられる。
行列も線形変換ですからね。
行列式も倍率でしかありません。
「２つのベクトルがどう動いたか、どうスケールしたか」で変換を捉える。
原点と、
軸がわかれば、
しめたものです。
あとはそれがどう変換したのか？どうスケーリングしたのか？でしかないからです。
（ちょっと難しかった人は「図解思考の本質」をどうぞ）
このコンテンツは 仮定モデラー +6Σ（シグマ） より一部引用しています。
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"make you feel, make you think."
SGT&BD
(Saionji General Trading & Business Development)
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。