「数学の言葉」を知ることが、デジタル時代を生き抜く - 愉快な人生を生きるために～知識を知恵に～

グローバル化した社会で、いろいろな
立場の人が話し合いによって物事を
解決するには、まさにこうした数学的
な「論理」が大切だと思います。

数学は社会の中で自分の身を守り、
生きてゆくための道具でもあります。

論理を身につけるときに重要なのは、
公理や定義について考えることです。

具体的には「～とは」「～ならば」
と考えられることが第一歩です。

例えば「今日私がやるべきことは」
と考えることで、何をプライオリティ
にすべきが見えてきます。

これが身につけば、いろいろな側面で、
人生が少しよくなってくるはずです。

現代が、それ以前の世界と違うのは、
コンピュータがある、ということです。

現在のコンピュータは、労働市場の
地図を塗り替えていくはずです。

なぜなら彼らは、人間の知的作業を
代替する能力を持ち始めたからです。

産業革命がそうだったように技術に
よって職を奪われて初めて、人間は
重大さに気づきます。

そして21世紀に、職を追われる
可能性があるのは、コンピュータに
よって代替可能な職種についている
ホワイトカラーなのです。

例えば、銀行員の仕事が、将来
どうなるのかを、数学的な思考で
考えてみます。

そもそも銀行「とは」、どのような
存在なのか。

まずはお金を貯金したい人々が
います。

銀行はそのお金を預かって、
必要としている他の人に貸し付け
ます。

そして貯金をしてくれた人に
支払う利息と、貸し出した先から
回収する利息のギャップで経営を
します。

だとすると、銀行業務の根幹には
「与信審査」があるはずです。

預かったお金を、企業や個人に
対して、どの程度の利率で貸すので
あれば大丈夫だと言えるのか。

必要なデータを使って「確率」を
計算し、与信の最適化を図るのが
仕事の内容だということです。

こうした仕事はコンピュータが
とても得意とする領域です。

また融資に必要な担保も、計算
できるようになります。

本人の職業から家族構成、
将来的には、病歴や遺伝子情報も
使うことができるはずです。

米国の金融機関などはそうした
データも利用して、融資の利率の
最適化をもっと進めてくる
はずです。

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米国では「レピュテーション
（信頼性）」のデータを活用した
ビジネスが急成長しています。

知人、学歴、遺伝子的に余命を
計算して、
「あなたにはこの位のお金を貸す
ことができる」
と、コンピュータが人間以上の
精度で短時間に審査できるように
なります。

すると銀行経営にとって、
より多くのデータがあった方が
融資に関する精度を上げられると
言えそうです。

その先に、与信に関わる多くの
仕事はいらなくなるだろうなと
理解できる訳です。

コンピュータの知性が、近い未来
に人間を超えてしまうことを意味
するシンギュラリティ
（技術的特異点）という言葉も
ありますが、人間の脳内の
ニューロン（神経細胞）の数に
対して、それを上回るよう半導体の
回路をもつことが鍵になるという
なら、すでに現存する
スーパーコンピューターは人間を
超えています。

ただし、それを人間の脳ように
「動かす」ための方法がわからない
のです。

コンピュータの仕組みというのは
徹頭徹尾、数学に基づいていて、
「論理」と「統計」しか入って
いません。

数学はそうしたコンピュータの
特性を理解するために、欠かせない
「言葉」です。

しかも、デジタルの世界では、
数学的な発想は、ビジネス上の
大きなチャンスに繋がるはずです。

グーグルが誕生する前に
「アルタビスタ」（AltaVista）
という検索エンジンがありました。

この検索エンジンは、検索した
単語を、多く含んでいるサイトを
上位に表示する仕組みでした。

そのため、大量のキーワードを
埋め込んだ「ゴミ情報」が検索結果
に現れるようになり、
グーグルの創業者らは
「ああ、そうじゃない」と思った
のです。

サイト同士を繋げているリンクの
数を基にして、意図的に検索結果の
ランキングを操作できないような、
エレガントな数学的ソリューション
を生み出した訳です。

身近な例で言えば、グルメ情報
サービスでは、星の評価がみな
3ポイント台に集まっており、
高級焼肉店もファストフード店も
横並びです。

これは数学的に見ると、システムが
ユーザー個人の好みに応じた
「重みづけ」を評価やランキングに
反映していないため起きている
現象です。

そうした疑問や不満には、新しい
ビジネスチャンスが眠っているよう
に思えます。