人生というのは難しい。
だからこそ、数学的思考でクリアしよう。
楽して儲かる仕事はあるか？という特称命題
楽して儲かる仕事はあるか？という特称命題がある。
答えは、ある。
それは、実例があちこちにある。
n=1サンプルで足りるのだ。
問題は、再現性があるかどうか、である。
- アルゴリズム
- 方程式
などで示してもらわないと、それは多くの人にとって、役に立たないだろう。
それを示してもらわないことには、乗っかるだけ危険である。
- 解（存在）があること
- 解を実際に出せる（探せる）こと
- 解が定まること
は別である。
ヒカル、青汁、DJ社長・・・こういうのは有害である。
割り算という名のMECE
仕事の分け方には、
- 成長
- 支援
- 維持運営
- 再生
という４つの分け方がある。
これは非常に有益である。
大方の仕事は、この割り方ができる。
職業はある種の離散体系であるため、うまい剰余系を考えると良い。
加えて、仕事のサイクル（タイムスパン）も考えると良い。
| 毎日 | 数ヶ月 | 数年 | 10年以上 | |
| 成長 |
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| 支援 |
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| 維持運営 |
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| 再生 |
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若いうちは、「10年以上の世界」というのは、よほど、
- 安定志向
- よらば大樹の陰志向
- ブランド企業志向
が無いと、価値を感じにくいだろう。
ただ、10年スケールで仕事をするところは、優良安定大企業が多い。
そういったところは組織力・資本力の世界であり、何かに染まる追従的な姿勢が求められる。
だ「短期間で成長できる！」と謳うベンチャーには気をつけてほしい。
若者向けの「すぐ」「早く」「成長」には罠が多い。
私の場合、「毎日単位の仕事」というのは結構、虚無を感じるものだ。一方で、10年以上の単位の仕事は安定しているが退屈してしまう。
また、極端にスパンが短い仕事と、極端に長いスパンの仕事は、成果が個人に帰属しづらいという特徴がある。
| 毎日 | 数ヶ月 | 数年 | 10年以上 | |
| 成長 |
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| 支援 |
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| 維持運営 |
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| 再生 |
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時間がかかる領域は、人手もいるので、大所帯であることが多い。10年以上かかるような仕事で、個人の成果としてスポットライトが当たるのは学術研究レベルの仕事ぐらいだろう。「人を増やせば良いとは限らない」という世界だ。なおかつ、長い研究をすることがコスパが合うとされている世界。
理科系の研究は、研究があって発見があると前に進む。後ろには戻らない。しかし、ビジネスシーンの新規開発なんかは旬があり、正解が変わるので10年以上に及ぶ研究には至らない。
背理法で考えよ
論理の基本は、
A or B
である。
ここから、
- A nand B （not or）
- A xor B （exclusive or）
へと発展が広がる。
また、「かつ（and）」はorで代替できる。
De Morganの法則:
- not (A and B) = (not A) or (not B) AとBの両方が成り立たない場合、AまたはBのいずれかが成り立たない。
- not (A or B) = (not A) and (not B) AまたはBのいずれも成り立たない場合、AとBの両方が成り立たない。
これを使うと、A and B は not (not A or not B)
：A and B の否定（not (A and B)）を考え、その否定をさらに否定するという方法
大事なのは、
- or
- not
なのである。
もう恋なんてしないなんて言わないよ絶対
は二重否定である。
→ これは結構役に立つ。
やりたくないことを避けるという発想で仕事を選べるからだ。
否定を否定することで決定づけるというのは、はっきりと決められない人にとって大事な発想法である。
中間・グレーゾーンが無い前提であるが。
しかし、中間・グレーゾーン云々より、
白か黒か
はっきりさせないといけない場面は世の中に多くある。
仕事に関しては、
「やるしかない」
がほとんどなので、やりたいことがない場合は、やりたくないことから逆算して炙り出す他ない。
絶対なんて絶対ない
は絶対が無いことを、絶対で否定しているのでおかしい。
背理法で考えてみると
「この世に絶対が絶対にないと仮定すると、絶対がないことは絶対なので仮定に矛盾する。よって、絶対はある。」
ということになる。
「絶対なんて絶対ない」みたいな怪しいフレーズでの勧誘は溢れかえっている。
この発言の前提には、
- 「絶対ない」と断言する主体が優位的の仮定がある
- 論理がごちゃごちゃ
- 特に意味なく、聞こえの良い発言をしている
- バカを釣ろうと意図的にテストメッセージを発している
ということが言える。
資本主義で成功しておきながら、資本主義を否定するおじさんを見たときに、どう思うか。
資本主義の否定は、資本主義の中で成功した「資本主義成功者としての自分」を否定することになる。
負け犬の遠吠えは響かないから、成功者になり、
こんなシステムはおかしいんだ！
と本気でディスラプションしようとしているのならわかる。
しかし、
「資本主義はおかしいのだ、さぁ、みんな、資本家になって資本主義がもたらす格差を是正しよう」
と発言しながら、なぜかスキームがおかしいおじさんを見たときに、
うーん、こんなんだったら、「金持ってない奴は負けだ！俺は勝ち組だ！この雑魚ども！俺みたいになりたかったら頑張れや！」みたいなのの方がマシ・・・
という感じでそれ系統の人と比較して、どう思うか、という発想も大事である。このタイプもカロリー低めでしんどいし、運の良さや、他人の状況・前提条件に配慮できていないかもしれない。しかし、結局「言い訳せずに稼ぐしかないだろ」という意見も合理性がある。
要は、社会にはいろいろ、おかしなメッセージが飛び交っている。
最小・最大値を考えなさい
おおむね、稼げる額というのはこんな感じだ。
| スタッフ | マネージャー | 部長 | 役員 | |
| 投資銀行 | 〜3000万円 | 3000〜4000万円 | 4000万円〜1億円 | 5000万円〜数億円 |
| 戦略コンサル | 〜1500万円 | 1500〜2500万円 | 2500〜4000万円 | 4000万円〜数億円 |
| 総合コンサル | 〜1300万円 | 1300〜2000万円 | 2000〜3000万円 | 3500万円〜数億円 |
| 大手日系メーカー | 〜800万円 | 800〜1200万円 | 2000〜3000万円 | 2000〜数千万円 |
| メガベンチャー | 〜750万円 | 750〜1000万円 | 1000〜1500万円 | 1500〜数千万円 |
| スタートアップ | 〜600万円 | 600〜800万円 | 800〜1000万円 | 1000〜1500万円 |
最初から、このくらいで考えておいた方が良い。
n=2000以上の医師の年収分布がこうである。
美容が中央値32歳で年収中央値が1700万円、年収2000万円以上が38.5%なのは際立っている。
3,000万円以上の年収を得ている医師も7.1％いるという。
2000万円を確実に取りに行けて、なおかつその先、安定しているのが医師だ。
その点で、意外と弁護士の方がピンキリではある。
弁護士が危ないところは、医者と比べて、年収750万円未満が結構いるところだ。
苦労して弁護士資格を取っても、その世界で下位層に甘んじると、そんなに稼げないという事態が待っている。
人生の期待値計算には、
数学的なモデルがある。
何度もやり直す・やり直せるなら、起業家の方が期待値は高い。その方が稼げるし、お金持ちになれる。
一方で、勝負を1回しかしないと限定するならば、医師の期待値が高い。
よって、
医者を選ぶ
というのは確実高収入を選ぶ道である。
確実性を選ぶなら医者、勝負をしたいなら起業家
である。
だが、単純に、
- 医師免許
- 弁護士資格
をとり、その分野で起業すれば良いのではないかと思う。
東大京大卒にはわかる、ビジネス書の存在命題（特称命題）としての問題点と、SGT&BDのソリューション
進路決定やキャリア選択は、人生の中で最も重要な決断の一つです。しかし、感情や他者の期待に左右されがちなこの決断を、論理的で数学的な視点でアプローチすることができれば、より明確で納得感のある選択ができるはずです。ここでは、数学的思考を用いた進路決定とキャリア選びの方法を探ります。
数学的思考を活用した進路選び
1. 多面的なアプローチで選択肢を整理する
数学的問題解決の第一歩は、問題の全体像を把握することです。進路選択においても同じアプローチが有効です。まずは、複数の進路やキャリアパスを列挙し、それぞれの選択肢を定量的に評価する方法を考えます。
たとえば、理3や京医、阪医といった難関国公立大学を目指す場合、それぞれの進路に必要なスキルや条件、将来の職業や生活の質を考慮します。数学的思考で言えば、進路ごとに「条件」、「メリット」、「デメリット」を数値化し、それを比較して最適な選択肢を選ぶことが可能です。
- 条件: 必要な努力、試験対策、時間、コスト（学費や生活費など）
- メリット: 将来の収入、職業の安定性、仕事の満足度、社会的影響
- デメリット: ストレスの度合い、体力的・精神的な負担、仕事の自由度
このように、選択肢を数値化し、それを定量的に比較することで、感情や直感に頼ることなく論理的に最適な選択を導き出せます。
2. リスクとリターンを考える
進路選びには、リスクとリターンのバランスを考えることが重要です。数学的思考を使って、各選択肢の「リスク」と「リターン」を計算することができます。たとえば、医師を目指す場合、長期的な学びの過程（リスク）と医師としての収入や社会的地位（リターン）を比較します。ここでは確率論や期待値の概念を使い、どの進路が最も合理的かを予測することができます。
- リスク: 失敗する確率や途中で挫折する可能性
- リターン: 最終的な収入や自己実現の達成度
進路選びの際に、これらのリスクとリターンを数値で評価し、その合計値を最適化する方法は、数学的問題解決における最適化問題と類似しています。選択肢ごとの確率を考えながら、自分にとって最もメリットの大きい選択肢を選ぶことができます。
3. 長期的な視点で進路を予測する
数学的思考を使うと、単なる短期的な判断ではなく、長期的な視点を持って進路を決定できます。進学後のキャリアがどう進展していくのかを予測するために、データを用いた分析やシミュレーションを行うことが可能です。
例えば、現在の医療業界や研究分野の動向、今後の需要予測、技術革新などを考慮し、どの分野で最も将来性があり、収入が見込めるかを分析することができます。これには経済学的な視点も取り入れ、将来の市場予測や労働市場の動向を踏まえて進路を決定する方法です。
数学的思考を使ったキャリア選び
1. キャリアパスのシミュレーション
キャリア選びにおいても、数学的思考を活かしてシミュレーションを行うことができます。たとえば、自分が選びたい職業に必要なスキルセットやキャリアパスを逆算して、その達成のためにどのようなステップを踏んでいくべきかを予測します。これには「フロー図」や「プロジェクト計画」といった数学的・論理的なツールを使用することができます。
具体的には、各職業の要求スキルや段階を示すフローを作成し、目標に到達するための最短ルートや効率的な進行方法を考えるのです。例えば、エンジニアやデータサイエンティストを目指す場合、どのプログラミング言語を学ぶべきか、どの学位を取得すべきか、どのようなプロジェクトに参加すべきかを数理的にモデル化できます。
2. マルチパラメトリックな評価
キャリア選択において、1つの要素だけでなく、複数のパラメーターを同時に評価することが重要です。数学的思考を使って、キャリアパスを「複数の指標」で評価し、その結果に基づいて最適な選択をする方法です。これには「スコアリングモデル」や「加重平均」を使って、各職業の評価を数値化します。
評価の指標としては、収入、ワークライフバランス、自己実現度、業界の成長性、安定性、社会的影響力などがあります。これらを数値化し、それぞれに重みをつけて、最も自分に適したキャリアパスを選ぶことができます。
3. キャリアの「ポートフォリオ理論」
キャリア選択においては、リスクを分散することが重要です。ポートフォリオ理論をキャリア選択に応用し、異なる職業や分野で経験を積むことによって、リスクを最小化しつつ、リターンを最大化する方法を取ります。
たとえば、医師としてのキャリアを積む一方で、研究者としての仕事も並行して行うことで、どちらか一方が不安定になったときに、もう一方で安定性を保つことができます。このように、複数のキャリアを同時に管理し、最適化する戦略を取ることができます。
結論
進路選びやキャリア選択は、感情や直感に頼るだけではなく、数学的思考を駆使して論理的に行うことで、より納得感のある選択が可能になります。問題を多角的に分析し、リスクとリターンを数値化し、長期的な視点を持って進路を決めることが、成功への鍵となります。数学的思考を活用することで、進路やキャリアにおいても合理的かつ効果的な意思決定を行うことができるでしょう。
日本の難関大学、特に東京大学理科三類（理3）、京都大学医学部（京医）、大阪大学医学部（阪医）など、難易度の高い国公立大学に進学するためには、数学的思考力が求められます。これらの大学では、入試において高度な数学の問題が出題され、その問題解決能力が試されます。しかし、数学的思考は単に試験のためだけに必要な能力ではなく、進路決定やキャリア選択にも大きな影響を与える重要なスキルです。本記事では、難関国公立大学で求められる数学的思考力がどのように進路やキャリアに役立つのか、また、進路選びや情報収集において有益な方法を考察します。
数学的思考力の重要性
1. 問題解決能力の向上
数学を学ぶことで養われる最大の能力は「問題解決力」です。数学は論理的な思考、抽象的な考察、証明や計算を通じて、未知の問題を解く力を鍛える科目です。この能力は、どんな分野においても非常に有用で、特に医学や研究開発、IT分野では不可欠なスキルです。たとえば、京医や阪医では、患者の症例に対して論理的な推論を行い、適切な診断や治療法を導き出す能力が求められます。このような論理的思考力を日々鍛えることが、将来的に医師としての判断力を向上させます。
2. 抽象的な思考力
難関大学に進学するためには、高度な抽象的思考能力が求められます。数学では、抽象的な概念を理解し、それを実際の問題に適用する力を養います。この能力は、医療の現場でも非常に重要です。たとえば、疾病のメカニズムや治療法の開発には、複雑な理論やモデルを理解し、適切に応用する力が必要です。理系の学問全般において、この抽象的思考は多くの場面で応用され、科学的な進展を支える基盤となります。
3. 計算能力とデータ分析
特に理3や京医、阪医では、高度な計算能力とデータ分析スキルが必要です。現代の医学や科学では、大量のデータを扱うことが一般的であり、数学的な知識がなければ、データの解釈や分析が困難になります。たとえば、統計学や確率論を駆使して、臨床試験の結果を解析し、治療法の効果を証明することが求められます。これらの分野では、数学的思考力がそのまま業務に直結します。
進路決定のためのアプローチ
1. 自身の興味を基にした進路選び
まずは、自分がどの分野に興味を持っているかを見極めることが大切です。難関国公立大学の進学を目指す場合、その先に進むべき方向（研究職、医師、エンジニアなど）を考え、数学的思考がどのように活かされるかを予測してみましょう。たとえば、研究職を目指す場合、数学的なモデルを用いて問題を解決する能力が役立ちます。医師を目指す場合、医学的データや生理学の解析に数学的思考が活かされます。
2. 情報の収集と分析
進路決定には、情報収集が重要です。学校の進路指導だけでなく、大学や業界の最新情報を集めるために、インターネット、書籍、学会発表などを活用することが推奨されます。また、インターンシップやOB・OGとの交流を通じて、実際の職業の現場を知ることも大切です。理3や京医、阪医を目指す場合、その大学がどのようなカリキュラムを提供し、どの分野で強みを持っているのかを把握することが、進路決定の大きな手助けになります。
3. 進路決定時の数学的視点
進路を選ぶ際に、数学的な視点を持つことが有益です。進学先のカリキュラムや授業内容を調べ、どれだけ数学的思考が重要視されているかを確認しましょう。たとえば、京医や阪医では、物理や化学、医学の基礎となる数学がしっかりと組み込まれていることが多いです。自分がどの程度数学的思考に自信を持っているかを考慮し、進路を選択することが大切です。
数学的思考を活かしたキャリアパス
1. 研究職
難関国公立大学に進学した後、特に理系分野では研究職に進むことができます。研究職では、数学的な問題解決力をフルに活かし、新しい発見や技術革新を追求することが求められます。医療分野でも、新薬の開発や新しい治療法の発見には、数学的モデルや統計学の知識が欠かせません。
2. 医師としてのキャリア
京医や阪医を目指す場合、医師としてのキャリアも視野に入れることができます。医師は、患者の診断や治療法を考える際に論理的思考が求められます。さらに、医療の進展にはデータ分析や統計学の知識が必要不可欠であり、数学的思考は大いに役立ちます。
3. ITエンジニア
数学的思考力は、ITエンジニアやデータサイエンティストなどの職業にも大いに役立ちます。これらの分野では、アルゴリズムやプログラミングの基礎に数学的な知識が必要であり、理系の難関大学に進学した人々は、これらの分野でも強い競争力を持っています。
結論
難関国公立大学で求められる数学的思考は、進路やキャリアにおいて非常に有益なスキルとなります。数学的な問題解決能力、抽象的な思考力、データ分析能力は、医療、研究開発、ITなど多岐にわたる分野で活用できます。進路決定においては、自分の興味を基に情報収集を行い、数学的思考が活かせる分野を選択することが重要です。最終的に、数学的思考は将来のキャリアにおいて大きな強みとなり、自分の目指す道を切り開く力となるでしょう。
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仕事選び 優先順位 ランキング
仕事 選び方 高校生
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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。