アルゴリズム思考術
問題解決の最強ツール

未 読
アルゴリズム思考術
ジャンル
著者
ブライアン・クリスチャン トム・グリフィス 田沢恭子(訳)
出版社
定価
2,420円(税込)
出版日
2017年10月20日
評点
総合
4.0
明瞭性
3.5
革新性
4.5
応用性
4.0
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問題解決の最強ツール
著者
ブライアン・クリスチャン トム・グリフィス 田沢恭子(訳)
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定価
2,420円(税込)
出版日
2017年10月20日
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総合
4.0
明瞭性
3.5
革新性
4.5
応用性
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レビュー

私たちは絶え間なく決断することを迫られている。だからこそ効率化や最適化をいかに図るかは大きな問題だ。同じ時間、労力、金銭を費やすなら、できるだけ大きな成果を得るほうがいいに決まっているからである。

たとえばアパートを探すのが難しい都市で、最適な部屋を探す方法はどのようなものだろうか。あるいは求人に応募してきた人の中から、最適な人材を選ぶ方法はなんだろうか。取り組まなければならない仕事のうち、どの仕事を優先し、どの仕事を後回しにするかという問題は、常に私たちの頭を悩ませてくれる。

そうした問いに対して、明確な視座をもたらしてくれる指針はなかなか見つからないものだ。だが本書によると、上述のような問題についてもアルゴリズムを用いれば、答えが導けるかもしれないという。なんとも意欲的かつ魅力的な主張ではないか? しかもその主張には、たしかな説得力があるのである。

日常生活のなかで直面する課題について取りあげつつ、それらの解決につながるアルゴリズムを紹介してくれる一冊だ。科学的な知見に裏打ちされたアルゴリズムを知ることは、行動を決める際の大きな指針になってくれるだろう。「問題解決の最強ツール」という言葉も、けっして大げさではない。

河原レイカ

著者

ブライアン・クリスチャン(Brian Christian)
《ニューヨーカー》、《アトランティック》、《ワイアード》、《ウォールストリートジャーナル》、《ガーディアン》、《パリレビュー》といった一般向け媒体や《コグニティブサイエンス》などの専門誌に寄稿する著作家。著書『機械より人間らしくなれるか?』 The Most Human Humanは《ウォールストリートジャーナル》ベストセラー、《ニューヨークタイムズ》エディターズ・チョイス、《ニューヨーカー》「今年の一冊」となった。サンフランシスコ在住。

トム・グリフィス(Tom Griffiths)
カリフォルニア大学バークリー校の心理学・認知科学教授。同校で計算認知科学研究室を統括する。認知心理学から文化的進化まで多岐にわたるテーマで150以上の論文を発表。全米科学財団、スローン財団、米国心理学会、心理科学協会などから賞を受けている。バークリー在住。

本書の要点

  • 要点
    1
    部屋探しや人材採用をするにあたっては、「37%ルール」が適用できる。
  • 要点
    2
    新しい可能性を探しだすこと(探索)がもたらす価値は大きい。しかし大抵の探索は期待はずれに終わる。
  • 要点
    3
    無秩序はかならずしも悪くない。コンピューター科学は、無秩序の害と秩序の害の定量化を可能にし、それらのコストが時間で測れると教えてくれる。
  • 要点
    4
    もっともよい解を探すためなら、一時的に解の質を下げることも必要だ。ランダム性の導入は、そのための有効な手段となりうる。

要約

【必読ポイント!】 人の暮らしのアルゴリズム

最適な答えを探しだす

サンフランシスコでアパートを探さなければならないとしたら、あなたはどうやって物件を決めるだろうか。

サンフランシスコは部屋探しがもっとも大変な都市だ。新築の物件が出た瞬間、成約済みになってしまうほどである。つまり部屋探しをする人は、他の物件を見ずに最初に見た物件で決めるか、次の物件に賭けて、いまの物件は諦めるかの選択を迫られることになる。

こうした問題を解くための一連の単純な手順を、コンピューター科学者は「アルゴリズム」と呼ぶ。本書では人々が直面する困難に対して、よりよい解決策を模索する「人間のアルゴリズム設計」の概念を探っていく。コンピューター科学の視点から物事を見れば、人間の心の本質、合理性の意味、いかに生きるべきかという問いについて、より理解を深めることができるだろう。

37%ルール
heyengel/iStock/Thinkstock

前述のサンフランシスコでの部屋探しは、いわゆる「秘書問題」と構造が似ている。

秘書問題とは、秘書の求人に応募してきた人のなかから、もっとも優秀な人物を採用する可能性を最大限に高めるにはどうすればいいかという問いだ。たとえば応募者が2人であれば、成功の確率は半々となる。だが応募者が3人なら、最良の人物を採用できる確率は単純計算で33%だ。しかも応募者が3人の場合、すでに最初の2人を落としてしまっていたら、後がなくなってしまう。

だが2人目を面接するときに、1人目より優秀なら採用し、そうではない場合は断るとしたらどうなるか。じつはこれが考えうる最良の戦略である。この方法を使うと、応募者が2人の時と同様に、50%の確率で最良の人物を採用できることになるからだ。

応募者を増やしていってもほとんど同じである。結局のところ、決断するか否かの境界線を引くべきタイミングは、応募者の37%前後で落ち着く。これが「37%ルール」である。最初の37%までは、誰も選ばず見ることに徹する。それ以降は、それまでに面接したどの応募者よりも優秀な人材が現れたら採用すればいい。

サンフランシスコでの部屋探しにも、これと同じルールが当てはまる。つまり部屋探しにあてる時間の37%までは、物件を決めずにただ見て回る。そしてその後は、それまでに見たどの物件よりもよい部屋に出合ったら、そのまま成約するべきなのだ。

「探索」と「活用」

ギッティンズ指数
welcomia/iStock/Thinkstock

探索とは情報を集めることであり、活用とは既知のよい結果を得るために手元の情報を使うことだ。

たとえばこういう問いがある。スロットマシンがずらりと並んでいるカジノに入り、手にする賞金の総額を最大化したい。いくつのマシンのアームを引いて(探索)、もっともよさそうなマシンを選ぶ(活用)べきなのか。

どのスロットマシンが勝つ確率が高いのか、情報をまったくもっていなかったとしよう。それでももう一度プレイした場合に勝つ確率がこのくらいなら、プレイをやめてもいいと判断できる率(指数)がある。それが動的配分指数(「ギッティンズ指数」)だ。ギッティンズ指数がもっとも高いマシンで常にプレイすればいい。

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