【リブロジ０４１】 ３．４ 論理の組み立て入門（データクレームワラント まとめ
さてリブロジ。
理系が文系に伝える実践的ロジック、の略で、ぼちぼちやらせて頂いています。
業務に役立つ本質的なロジックを。
ということで今回は、前回の宿題についてのコメントをして、入門編のまとめとします。
次回から少しずつステップアップで。
ということで前回頂いた宿題から。
（まずは番号ごっちゃになっててすみませんでした！ご理解あってます。。）
４つあるので一つずつ。
―宿題１回答ここから―――――――――――――
１．引用①のデータについて
再度、車通勤の頻度について引用元を確認すると、「昨年６～１０月はほぼ毎日、同１１月～今年１月と５～９月にかけては月４、５回程度」とある。ざっと月20日の出勤として、6月〜5月の間に5×20+3×4+5×4=132回、割合としては132÷240=55%にもなる。よって「昨年6月からの一年間で半分以上」もしくは「平均して2日に1回」は無断で車通勤をしていた、というのがデータとして適切。 ≫同じデータ（雨が振っている）から逆のクレーム（私有車以外で出勤する）という論理をランダムに挙げてみてください。①雨に濡れぬよう、傘をさす。②普段は最寄駅から職場まで歩くが、雨に濡れぬよう職場の近くまで行くバスに乗る。③最寄駅まで電車で行き、タクシーに乗る。④今後、雨に濡れなくて済むよう、車通勤に変更する手続きを取る。思いつくのはこんなもんかなぁ。考える程、無断での車通勤は理にかなっていないように思えてくる。問題の解決になっていない。
―宿題１回答ここまで――――――――――
―宿題１解説ここから――――――――――
まず前半について。
計算してくれてありがとう！
ポイントは、自分で検算すること、検算したデータを何かと比較すること、の２つかな。
前者については、電卓とかエクセルで検算する癖をつけると、「もっともらしいけど実は間違っていること」に気付けるようになります。
例として（たぶんただの誤記なので今回はもういいんやけど）、
●昨年6月～10月、11月～今年1月、まではいいとして、
●「5月～9月」は今年？去年？前後関係からいうと2月～5月かしら。テンキーの打ち間違い？
ということに気付きました。
特に仕事なら
①手で計算 ②ソースを自分で確認（今回ははしょった、すまん！）
の２点はお忘れなく（計算については、自分も人も信じない！笑）。
後者については、今回なら例えば「雨の日は昨年●月●日くらいなので残りは遅刻防止なんですかね？」とかいう底意地の悪い追い込み方が想定できます。笑
もちろん、自分からはしなくていいんやけど、そういう追い込み方をしてくる人は世の中にゼロではないので、予防措置として相手の攻め方を知っておき、ある程度はできるようになる必要がありますね。
ということで計算したデータを何と比較するのか？ということは善悪は別にして念頭においておきましょう。
続いて後半について。
大変申し訳ない、説明が下手すぎるゆえ、伝えられていない。
≫同じデータ（雨が振っている）から逆のクレーム（私有車以外で出勤する）という論理をランダムに挙げてみてください。
上記の文章の「論理」は「ワラント」ということです。
データからクレームを導く論理が「ワラント」。
言葉の使い方が整合性取れてなかった、、、。
ということで次の引用で併せて回答します。
―宿題１解説ここまで――――――――――
―宿題２回答ここから―――――――――
≫今一度、雨→自家用車以外（の具体的何か）を説明できるようなワラントを想像してみてくださいませ。①雨に濡れぬよう、傘をさす。②普段は最寄駅から職場まで歩くが、雨に濡れぬよう職場の近くまで行くバスに乗る。③最寄駅まで電車で行き、タクシーに乗る。④今後、雨に濡れなくて済むよう、車通勤に変更する手続きを取る。 上記データの番号に沿ってワラントを想像する。①傘を使えば少し足元が濡れる程度で済むので②普段は駅から職場まで10分歩くが、バスを使えば歩く時間が1分で済むので③駅から職場の玄関まで車で行ければ雨に濡れなくて済むので④どうしても雨に濡れたくないが、公共交通機関を利用すると車通勤に比べて10%多く時間がかかってしまうので
―宿題２回答ここまで―――――――――
―宿題２解説ここから―――――――――
まず挙げてくれてる①～④はデータじゃなくてクレームかな、、、。
①で説明すると、
データ：雨が降っている→クレーム：傘を差して通勤
↑
ワラント：少し足元が濡れる程度で済むので
という構造になります。
うーん、データとクレーム、ワラントがごっちゃになっちゃっているようですね、、、。
何か追加質問はありませんか？（あいまいな部分など）
―宿題２解説ここまで―――――――――
―宿題３回答ここから―――――――――
練習もかねて、ロジカルに説明できるようなデータとなるよう、何の項目についての情報を集めるのか、考えてみる。≫「近代化」「工業化」「失業」
≫Ａ．絶対値を見る観点（同時期の別グループとの比較など）
①近代化や工業化、失業の何％？
①-1. 近代化…GDP、一人当たりGDP、対人口比 自動車保有率、、、調べてみたが、近代化や先進国等の単語の定義に定量的な基準はなさそうだ。OECDに加盟する基準も、数値化された公表値は見つからなかった。民主主義や経済自由度等の色んな指数はあったが、難しそう。よってざっくり、GDPと置き換える。①-2. 工業化…二次産業の労働人口比率を取る。①-3. 失業…失業率を取る。②他の地域と比べて多い?少ない？
途上国平均を横軸に取る。≫Ｂ．変化量を見る観点（別時期の同グループとの比較など）
③それぞれ何％から何％になった？
縦軸にとる。④ある期間での変化「率」は何％？（ＣＡＧＲ含む）
縦軸にとる。⑤同じ期間での変化率（およびＣＡＧＲ）を他の地域と比較するとどう？
これはマスに埋めて行く項目。⑥別時期、例えば産業革命のときと比較したらどう？
同じマスのテーブルを、もう一つ作る。【結論】
縦軸…5項目(①-1,-2,-3,③,④)
横軸…2項目(②インドと途上国平均)これらを使って、5×2=10個のマスの表を2つ、計20個のマスをつくる。
―宿題３回答ここまで―――――――――
―宿題３解説ここから―――――――――
いいね、いいね！ありがとう！
こういう調査を延々とやるのが理系でも文系でも大事。
一つ一つの定義をちゃんと確認して（上の例なら「失業率の取り方は各国同じか？とか）、裏づけを積み上げながら仮説を仕上げる。
ただ、今回で２０マス埋める仕事量をイメージしてもらったと思うけど、最初に何かしらの仮説がないと、いくらやっても終わらないことになっちゃう、、。
その仮説の質は、
・普段の情報収集の質と量
・その人がこなしてきた仮説構築回数の質と量
・上記が同じなら本人のセンス
に依存する。
よって経験が浅いうちは、先輩に頼りつつ、体力で勝負しないといけないのかも。
量を稼ぎつつ、工夫の仕方を工夫していくべし。
逆に、パワー（権力）で意味不明の仮説やロジックが出てきたときは、ロジックと政治力両方でビジネスとして正しい方向に導くことも必要かも。
特に日本企業では、難しい判断になるけどね。
―宿題３解説ここまで―――――――――
―宿題４回答ここから―――――――――
そやね、クレームでなくワラントについて言及する。「すべての人が食べるものや着るものに不自由しない生活が送れるようになることが、本当の独立の必要条件である。」今回の1.と2.の宿題の要領で、クレームとワラントを想像してみる。<クレーム>
①インドは近代化により、世界有数の経済大国となった②全てのインド国民が、最低限度の教育水準を受けられなければならない。<ワラント>
①GDPの伸び率は途上国平均を大きく上回っており、額は世界トップ10に入っている②個々人が国内外含めて就業できるよう、雇用可能性(Employability)を向上させなければならない全ての人が衣食住に不自由していないことは、本当の独立の必要十分条件ではなく、他のデータがあればもっと突っ込める。人権、環境、技術。
―宿題４回答ここまで―――――――――
―宿題４解説ここから―――――――――
うーん、これも上手く伝えられてない、、、重ね重ねすまん。
えっと、ここではワラントを攻撃してほしいので、クレームを考えていただかなくても良かった、、、
たぶん前の宿題でデータの代わりにクレームを出してもらってたので、引きずられたのかも。
前回の記事から引用すると、
データ：「失業が増え、貧困問題が生じている」クレーム：「インドは本当の独立ができていない」ワラント：「全ての人が食べるものや着るものに不自由しなくなることが本当の独立の必要条件である。」
なので、質問は、「データ」は上記のまま「クレーム」が成立しないようになる、「ワラント」を考えて下さい、ということが質問でした（伝わる・・・？）
いずれにせよ高度すぎたな、すみません！
この技術については「論理の組み立て」が一通り終わったらまた帰ってくることとします。保留で！
―宿題４解説ここまで―――――――――
ということで「論理の組み立て入門」はこれにて終了！
そして２０１６年の記事更新も最後です。
それでは最後に今回の宿題をば。
①頭の整理のために、今回の解説でわかったことを３つ以上、わからなかったことを１つ以上挙げて下さい 。
さて、今年の１月からスタートしたリブロジ。
よくここまでついてきていただけました、、、。
つたない内容もたくさんある中、少しでも見方考え方行動が変わっていれば幸いです。
来年ももう少し続きそうですね、よろしくお願いします！
良いお年を！
