「知の衰退」からいかに脱出するか？
大前研一　著　　光文社
質問にこたえる形で、大前さんの意見が述べられている。
回答しながらやってみた。以下、質問と私の回答。
ちなみに、回答は大前さんの回答を見る前に書いたものです。
P.91　
Q、外資は悪だから、外資から日本企業を守るーーこれは、”いまの日本の常識”では一見正しいことを言っているように思えます。この考え方のどこが問題なのかを、”グローバル経済の常識”から指摘してください。
A.（私の回答）
資源のない日本が海外から富みをあつめる方法は、以下の3つを考えた。
・海外から人（企業）を集める。観光客を集める（旅行代）。移民として住んでもらう（税金）。
・海外にモノを作って、売る。付加価値を高める（加工貿易）。
・海外から金を集める。投資。
一番、実行しやすく、実現しやすいのは、外資の導入であるのに、過去の成功体験から、モノづくりにだけ傾倒しており、バランス感覚がない点が問題である。
P.110
Q.持たざる国　日本がエネルギー大国になるための具体的な提案を一つしてください。
A.（私の回答）
・CO2排出権を売る。
・エネルギーの開発　原発、メタンガス
P.122
あなたは、金利が0.1%の銀行と5%の銀行のどちらに預金しますか？
A.（私の回答）
金利だけでは判断できない。銀行の信用情報などにもよる。
P.135
Q.あなたは将来に対して不安や心配がありますか。「ある」と答えた人は具体的にどのような対策を講じていますか。
A.（私の回答）
健康に対しての不安。生命保険、運動、食べすぎ注意。
保険には入っているが、具体策として適切かは疑問に思っている。
P.142
Q.海外の投資家は、どこか特別なルートから情報を仕入れているのでしょうか？
A.（私の回答）
手に入る情報と自分の経験から、考えて、情報を知恵に変えていると思う。
P.164
Q.2005年の総選挙で小泉自民党に投票して、2007年の参院選で民主党に投票した人は、要するに何も考えていないのではないでしょうか。
A.（私の回答）
考えていないわけではないと考える。メディアが問題をすりかえて、もしくは、簡素化しすぎて、報道したため、広い視野、長期的な視点が欠落した判断をしてしまったのではないか。
P.174
Q.では、郵政民営化について小泉首相に反対した人々（抵抗勢力）は正しかったのでしょうか。
A.（私の回答）
そうとはいえない。変革は必要であったと考える。そのひとつの手法が民営化であったにも関わらず、「民営化をするか、しないか」の極論になったのが間違いだと思う。
P.205
Q.調べものをすべてGoogle検索で済ませていると、考える力が衰えてバカになるのではないか？
A.（私の回答）
使い方次第である。検索した情報をそのままコピペする作業は価値はない。
「すべてのデータがそろうことはない」ということを認識したうえで、手に入れた情報から答えを考える（類推する）といった作業に価値がある。Google検索により、調べるスピードがあがり、考える作業により時間を割くことができれば、作業は生産性の高いものになる。
P.206
Q.いまからネットのない社会をつくり上げることは可能だと思いますか？
A.（私の回答）
不可能。すでに、ネットは社会インフラとして組み込まれている。リアルとネットは共存関係にあると考える。
P.246
Q.意欲のない若者たちの増加は、日本経済にどのような影響を与えるのでしょうか。
A.（私の回答）
経済活動（消費、投資）や社会活動（政治、家庭）に対する意欲がなくなれば、経済の縮小、少子化などに影響がある。なんに対しての「意欲」かを定義する必要があると思う。そもそも、方向性が見えないこと（選択師が多すぎること）が問題ではないか。
P.255
Q.「偏差値教育」が日本に与えた影響は、どのようなものだと思いますか？
A.（私の回答）
ノウハウとパターンを覚えることに重点が置かれたため、未知の問題に対しての問題解決力が養われない。また、ルールを守って、ルールの中で、ある前提の中での競争が行われたため、ルールや前提について深く考えない習慣がついてしまった。
P.287
Q.今後の日本に必要で、いま最も不足しているのは、どのような人材でしょうか？
A.（私の回答）
仮説をたてることができる人。適切な問題設定ができる人。そして、リスクテイクして一歩踏み出す行動を起こせる人。
P.289
Q.「考える力があって知識が足りない人間」と「考える力はないが知識を詰め込まれた人間」とでは、この21世紀にどちらが有利ですか？
A.（私の回答）
「考える力があって知識が足りない人間」である。情報社会では、情報を持つことに
優位性はなくなり、情報を知恵に変えることができる能力が優位性をもつから。
P.320
Q.日本が「低IQ社会」であることで、得をしている人がいるのではないでしょうか？
A.（私の回答）
いる。
既得権益を持つ人、NO.1市場シェアを持つ人、知名度を持つ人。
知識をもつ人。
能力を持つ人。
能力があるフリがうまい人（一部の宗教、占い）
P.327
Q.日本政府は最終的に、膨大な借金をどのように処理しようとしているのでしょうか？
A.（私の回答）
考えていない。さきおくり。あとまわし。
P.337
Q.私たちはどうすれば、この”低IQ社会の罠”から抜け出せるのでしょうか？
A.（私の回答）
（情報から組み立てた）知恵が必要。
論理的思考により判断し、リスクテイクして、行動を起こすことが必要。
P.354
Q.集団IQが高くない国家は今後どうなるのでしょうか？
A.（私の回答）
集団としての価値が低いため、衰退する。
または、濃度と同じように考えると、混ざっていくことで一定のレベルまで落ちる。集団IQの高い国家との交流が重要。
P.364
Q.いまの日本はどの国から何を学べばよいのでしょう？
A.（私の回答）
方向性を決め、方向性に沿った国から変革の方法を学ぶ。
P.401
Q.あなたは「教養」という言葉から、何を思い浮かべますか？
A.（私の回答）
私を養う教え。様々な分野での「役に立つ」情報、経験。
P.439
Q.この本を読んで、今日からあなたはどのように行動しようと思いますか？
A.（私の回答）
方向性を考える。
選択肢は自分でつくる。
リスクをとり、行動する。
最後は具体的に列挙したかったですが、難しかったです。

楳図さん宅訴訟：「景観乱さぬ」地裁が近隣住民の請求棄却

当然といえば当然の結果です。
美意識について、基準はありません。美意識について話し合いをしても押し付けでしかない気がします。
景観について注文をつけるのであれば、公平性、透明性、納得性のある基準を提示すべきでしょう。
最近、ゴネ得みたいなことが多くて嫌になります。
これが、訴訟社会というものなのでしょうか。

フグ中毒か７人搬送　山形

というニュースをテレビで見ました。
テレビのニュースの中で「フグの毒は、青酸カリの1000万倍」と報じていました。
・・・情報が足りないと感じます。
毒性が強いニュアンスなのでしょうが、
フグ一匹に含まれる毒はどのくらいなのか？
フグの毒は、どのくらいの量で致死量となるのか？
青酸カリと比較する場合、青酸カリの致死量の1000万倍なのか？
そもそもフグの毒は、青酸カリと同じ成分なのか？
理解するには、情報が足りないと思うのです。
この伝え方では誤解が生まれるのではないでしょうか？
青酸カリを引き合いにだした意味がないと思われます。
テレビ業界も不況の波が押し寄せている聞きますが、
お金がなくても質をあげる工夫をしてほしいものです。

すき、きらい、すき、きらい、すき、きらい、・・・すき。
花びらを一枚一枚むしって相手の気持ちを占う。そして、告白を実行する。
「花びら占い」と呼ぶことにします。実際やったことも見たこともありません。
テレビ、漫画で何度か見たことがあるくらいです。
この場合、
花びらの数と相手の気持ちの相関関係があるのが前提となった行為かと思われます。
いくつか問題と思われる点を考えます。
常に花びらが同じ枚数しかない花で占うことは、分析データに必須のバラツキがなくなってしまうため、花びらの数が決まっていないもので実行するのがよいと考えられます。
ただ、相手の気持ちを、「すき」「きらい」と2極化してしまうのはどうでしょう。段階的な選択肢を増やすべきではないでしょうか？
または、「すき」「きらい」の分割は、フレームワークとしては、不十分です。「すき」「すきではない」のフレームワークにするのがよいと思われます。
結果が、「きらい」だった場合、告白するのをやめて、実行をやめてしまっては、検証ができません。「きらい」であった場合でも、告白は実行して、「すき」「きらい」両方の結果を検証し、新たなる仮説を立てる必要があります。
花びらの数と相手の気持ちの相関関係がある場合、
告白判断「花びら占い花束」という商品が、10代、20代から、婚活世代まで非常に大きな市場をターゲットし、バカ売れする可能性があります。
まとめ
前提がうすい！「花びらの数と相手の気持ちの相関関係」
他に信頼性のあるデータでやってもらいたい。「告白する人の属性とされる人の属性」
人気持ちは変わるもの。
未来のことは誰にもわからない。

データの出処がひとつ（一つのシステムなど）であれば、とくに気にする必要はないですが、分析の場合、いろいろなデータを集めることが多いです。その場合、データの統合が必要になってきます。要は、つじつまを合わせる必要があります。
データの出所によって、同じデータでも意味が違っていたり、データの細かさが違う場合もあります。
統計解析を行う場合は、Excelシート一枚（データベースだとテーブルひとつ）にデータを統合することが基本です。
データを統合する作業はいろいろありますが、システム的なことも含めると、ざっくり以下のようなことです。
（「データウェアハウス・パフォーマンス-システム構築・管理技法-」W.H.Inmonら著　　共立出版より）
・データの再順序化
・事前に決められた体系に従ったデータの符号化
・共通の方式を用いたデータの変換
・共通のフォーマットにデータを標準化
・共通のデータ構造にデータを構造化
・共通の定義に従ったデータの解釈
・共通レベルの粒度にデータを要約
・共通の定義に基づくキーの構造化
・共通のキーに従ったデータの索引づけ
・多数のDBMSから共通のDBMSにデータを移動
・多数のオペレーティングシステムから共通のオペレーティングシステムにデータを移動・多数のハードウェアアーキテクチャから共通のハードウェアアーキテクチャにデータを移動