人は話し方で評価されてしまうものです。話す内容の前に、話し方で、「こいつはダメだな」「頭が悪い」と思われてしまいます。

仕事ができる人は、みな「数学的」だった！生産性・評価・信頼、すべてが爆上がり！

クリエイティブになるには、数学力を高めるのが早道だ！AIが進化した今日、人間に求められるのは考える力や創造力であり

明治から昭和初期にかけて活躍した物理学者、随筆家、俳人である寺田寅彦の随筆作品。

初出は「東京帝国大学新聞」［1929（昭和4）年4月］。「日本の名随筆89　数」［作品社、1990（平成2）年］に収録。

それぞれに苦手意識をもつ学生諸君に、数学にも語学にも案外共通項があるということに気づかせ、好きなものに対する方法を利用して嫌いなものを征服する道程を暗示したいと考え、書き綴った作品。

仕事ができる人に共通しているのは、「数字力」。「数字力」が身につくと、仕事の質、説得力、伝える力、問題解決力が劇的に変わる!

健康、筋トレ、ダイエット、新型コロナウイルス、すべて「たんぱく質」がカギだった！

感染症の蔓延から検査の偽陽性・偽陰性、ブラック・ライブズ・マター運動や刑事裁判のDNA鑑定、結婚相手選びまで。重大事のウラに、数学あり。

■ビジネス×アカデミックな知見から生み出した、 唯一無二のプロフェッショナルになる方法。

高校までのごくわずかな数学で、ＭＢＡで学ぶ95％以上をカバー！

Daisy Miller is a young American girl travelling Europe with her mother and younger brother. While in Vevey, Switzerland, she becomes acquainted with Frederick Winterbourne, an idle expatriate, of well-to-do Americans. Winterbourne, who observes and critiques young Daisy through their brief acquaintanceship, is infatuated with her irreverent behavior. Daisy flaunts society's rules and uncompromising standards; she is charming, spontaneous, and unpretentious, and her audacity shocks the Europeans, who consider her an uncultivated flirt. The sophisticated Winterbourne remains smitten with Daisy, but his classical values stand in his way.

1800「問題を切り分けたつもり」から脱却せよ。問題を分解する方法はたった2つしかない❶プロセス(時間軸)で分解する➋2つの軸のマトリックスで分解する

アフター・コロナ時代にどう生き残るか？企業も個人も「プランＢ」の未来に備えなければならない。そのカギは、目標や憧れを「見える化」できるかどうかにある――。

100分de名著」(NHK Eテレ)で取り上げる作品を九年にわたり選び続けてきたプロデューサーが最も戦慄を覚えたのは、現代社会のありようを言い当てる「名著の予知能力」。

生成AIによって、単純な知的作業の効率を著しく高めることが可能になった。そのおかげで人間は、AIにはできない”創造活動”に集中できる。創造とは、アイディアを見つけ、育てること。

ロジカル・シンキングの限界を超えろ！マッキンゼーとBCG、世界２大コンサルティングファームで活躍してきた知の巨人が語る論理思考の限界とその突破法。

「考える前に数えろ！　議論する前に数えろ！」ソフトバンク元社長室長の著者が、孫正義社長のもとで身につけたのは「問題を数値化して高速で解決する技術」。

卵の賞味期限は通常、産卵日から3週間だが、実は冬場なら57日間は生食可。

ベンチャービジネス売却の最適タイミングはいつか。車をどの駐車スペースに停めるべきか。

人はまちがえる。それは、どんなにがんばっても、脳がまちがいを生み出すような情報処理を行っているから。

本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。

データサイエンティストはどのように考えるのか？

気鋭のジャーナリスト・教育者、矢萩邦彦が混迷の時代に道を切り開くための「リベラルアーツ」入門書を執筆。小学生から大学生、社会人……。

第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、

web3、メタバース、そしてNFT。最先端テクノロジーは、私たちの社会、経済、個人の在り方にどのような変革をもたらすのか?

新しい発想で世界経済をけん引する企業が次々と登場する欧米に比べ、なぜ日本ではイノベーションが生まれないのか。