帰納法

読書について考えてみた #2 ~読書本を紡ぎながら~

読書本とは

読書に関する本のことです。私が勝手に定義しているだけです笑

読書本の2つの系統

最近読書本を読み漁っているところですが、どうやらそれらは大きく分けて論考系と技法系の2系統に分類できることがわかってきました。

1. 論考系
読書とはこうあるべきと定義付けたり、読書のあり方等を論評するもの。

読書に関して、その価値や性質について論じているものです。そして、この論考系はさらに帰納的

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(16) 事象からの帰納法②三人寄れば文殊の知恵

帰納法の観察事象は、いつも整理されているとは限りません。あれやこれやの様々な情報がある上に、そこに事実や推測、さらには個人的な感情が混在している場合もあります。メッセージの価値を高めるには、知識に加えて情報の見方もポイントになります。それは、種々雑多な情報や事柄を見たときに、それらをどのような考え方で整理するか、ということです。

幼稚な例で恐縮ですが、次の4つの事柄をどのように整理するでしょうか

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(15) 事象からの帰納法①知識の必要性

ここからはデータではなく、モノや事象などから考える帰納法です。データは比較ができるため、多いや少ない、増えたや減ったなどの意味合い(メッセージ)抽出はやりやすいですし、そのメッセージを人と共有することも難しくありません。一方、モノや事象からの意味合い抽出は、人によって異なることがあります。極端な言い方をすると、その意味合いが見える人と見えない人がでてきます。それゆえ、その部分が差別化要素になること

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【帰納法】とは天気予報のようなもので納得した話

帰納法という言葉を聞いて最初は、「うさんくさいな」「なんかわからないけど、意味がありそうだけど、なんかモヤモヤするな」「怪しい商売の手口に似ているな」こんなことを思ったことがあります。

ですが、「帰納法とは天気予報のようなもの」という言葉でなんか腑に落ち納得できました。

「雨が降る確率98%」で雨が降らなかったら、天気予報はあてにならないといえるでしょうか。「雨が降る確率2%」で雨が降ったら、

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(14) データを使った帰納法④法則性 グループ化

縦軸横軸のグラフを描いたとしても、いつも右肩上がりや右肩下がりのキレイな相関があるとは限りません。だからといって、全く法則性がないとも言い切れない場合もあります。相関は全体の傾向を見て判断しますが、全体ではなくその一部を切り取って法則性を考えることもできます。グループ化やセグメンテーションとも言われる方法です。

前回の人口と犯罪件数のグラフは右肩上がりの相関がありました。ただ、ほぼ同じ人口である

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デザイン思考のプロセス

はじめに

前回の記事で、デザイン思考とアブダクションについて説明した。

もちろん、実際のプロジェクト等を行う際にはデザイン思考で重視されるアブダクションのほかに、帰納法と演繹法による論理的思考が用いられる。すなわち、実際の問題解決においては帰納法、演繹法、アブダクションの三つが必要、ということである。

Dunne and Martin (2006) の論文では、これらの点を踏まえた思考サイク

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デザイン思考とアブダクション

4月にAPUでデザイン思考のワークショップをやることが濃厚になった。

なので今回はデザイン思考における基本的考え方について。

デザイン思考は教育という点でも従来のマネジメント教育とは異なっている。基本的に従来のマネジメント教育においては帰納法 (induction) と演繹法(deduction) の二つの手法を用いて物事を考える。一方、デザイン思考はアブダクション (abduction) を

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(13) データを使った帰納法③法則性 相関

いくつかのサンプルから算出する確率や平均は、データを使った帰納法として使いやすいと思います。しかしながら、これらは答えが一つしかないため、こういう時はこう、そういう時はそう、といった状況や程度によって答えが変わることがわかりにくいです。いわば一次元的に考えているわけです。根拠を複数にする意味でも、数字を二つ使った二次元的な考え方もしていきましょう。

二次元的とは言いましたが、単に縦軸横軸のグラフ

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(12) データを使った帰納法②データの見方「分解」「単位あたり」

引き続きデータの見方です。今回の出所は、警察庁「犯罪統計資料(平成30年1~12月分)」です。この資料によると、国内の年間犯罪件数(認知件数)は817千件で、検挙件数は309千件でした。帰納法は、複数の観察事象から蓋然的(可能性)な結論を導きだす方法ですから、817千件の観察事象(サンプル)を使って、どれくらい検挙されるかの結論を考えることができます。これを検挙率という数字にすると、309千件÷8

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(11) データを使った帰納法①データの見方「比較」「額と率」

複数の観察事象、つまりいくつかのサンプルから結論を出す帰納法は、データで考えるのがわかりやすいでしょう。「この映画を観た人の10人のうち8人が面白いと言っている」であれば、「80%が面白いと評価した」という割合(率、%)ですし、「この映画は星4.5」だと平均です。ただ、データは事実を表してはいますが、その見方には注意が必要です。帰納法からはやや離れますが、正しい結論を導くためにデータの見方を抑えて

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