《内容紹介》
Webデータや画像データに代表されるようなビッグデータが注目される一方で、機械の故障データのように発生自体がまれであったり、患者さんの検査データのように倫理的な問題からデータを集めることに制約があったり、あるいはデータの判読が専門家以外では困難で機械学習に利用しにくいデータは、どうしても忘れられがちです。ビッグデータの時代において、収集が難しいために私たちが忘れかけているデータのことをスモールデータとよびます。

スモールデータでは、測定されている変数の数に比べて学習に必要なサンプルが不足していたり、それぞれのクラスのサンプル数が極端に偏っていたりするため、深層学習のようなビッグデータの方法をそのまま適用するのは適当ではなく、異なるアプローチが必要になります。

本書は、スモールデータとはどのようなデータであるのかを具体的に紹介して、スモールデータ解析の基本となる次元削減と回帰分析を説明します。特に部分的最小二乗法(PLS)はスモールデータ解析の大きな武器となるでしょう。そして、機械学習においてモデルの性能向上のために必要な変数(特徴)選択を紹介し、特にクラスタリングに基づいた新しい変数選択手法を説明します。つづいて、不均衡なデータの解析手法と異常検知を紹介して、最後にスモールデータ解析についての筆者の経験に基づいたポイント・考え方を述べました。本書ではPythonプログラムとスモールデータ解析の例題を通じて、読者がスモールデータを有効に解析できるようになるよう工夫しています。

ビッグデータの世界は、もはやデータ量と資本力が支配するレッドオーシャンとなっています。しかし、スモールデータの世界は、まだまだ現場の創意工夫次第でデータから新たな価値を引き出すことのできるブルーオーシャンなのです。みなさんも、この未知の世界に飛び込んでみませんか?

★3000人以上に「考え方」を教えてきた元戦略コンサルの著者が記す思考の秘訣！
★この1冊で「考えること」が楽しくなる！
★ベストセラー『変える技術、考える技術』『フェルミ推定の技術』の著者、待望の４冊目！

（本書の内容）
第１章「答えのないゲーム」の戦い方をしませんか？
▼「答えのないゲーム」にはこの３ルール
①「プロセスがセクシー」＝セクシーなプロセスから出てきた答えはセクシー。
②「２つ以上の選択肢を作り、選ぶ」＝選択肢の比較感で、“より良い”ものを選ぶ。
③「炎上、議論が付き物」＝議論することが大前提。時には炎上しないと終われない。

第２章「示唆」
▼ファクトから示唆＝メッセージを抽出するためのキーワード
①「見たままですが」
②「何が言えるっけ？」
③「それは何人中何人？」

第３章「Ｂ◯条件」
▼炎上を回避し、議論を健やかにする思考技術
①Ａ（自分の意見）とＢ（相手の意見）を真っ向から対立させて議論してしまうと、「答えのない」ゲームにおいては、「水掛け論」になってしまう。
②だからＢ（相手の意見）を直接否定してはいけない。相手の意見を直接否定した瞬間に水掛け論に突入する。
③だからＢ（相手の意見）が○となる（成立する）「条件（ｂ）」を提示して、その「条件」を否定（ａ）する。

第４章「ゲーム＆ゲーム」
▼思考プロセス、問題解決プロセスを体得する

①論点を立てる。
②ファクトから示唆を抽出する。
③仮説をつくる。
④仮説を検証する。

第５章「5つのゲーム感覚」
▼「答えのないゲーム」とその先へ
①答えのないゲームVS答えのあるゲーム
②ボジョレー思考VSロマネコンティ思考
③理解ドリブンVS暗記ドリブン
④100分の70VS100分の3
⑤アーティストモードVSクリエイターモード

4章 世界標準の学知に基づく新しい顧客関係管理(慶応義塾大学経済学部教授 星野崇宏)

5章 会計とESG 価値観とルールの大きな変化をざっくりつかむ(静岡県立大学経営情報学部教授 上野雄史)

6章 ダメな会議はなぜダメで、どうすれば改善できるか(慶応義塾大学経済学部教授 坂井豊貴)

終章 ビジネスに経済学の視点を加えるだけで、新しいチャンスが加速度的に広がっていく(株式会社エコノミクスデザイン代表取締役・共同創業者 今井誠)

これは冷笑ではない。もっと大事なことに目を向けようという呼びかけだ。何がもっと大事なのか? 選挙や政治、そして民主主義というゲームのルール自体をどう作り変えるか考えることだ。ゲームのルールを変えること、つまり革命であるーー。

22世紀に向けて、読むと社会の見え方が変わる唯一無二の一冊。