①では、、、
経験とはあいまいなもの。
人間の主観やバイアス、都合の良い解釈を
施す可能性のある「経験」
それを僕は信頼していなかった、という話でした。
１、データの信頼性に重要な要素となるもの:母数
統計学などでは、基礎的なこと？だと思うんですが、
そもそも、統計学というのは
95%
というのを基準の数字としています。
僕も、統計学について詳しいわけではないので、
ざっくりな説明になるのですが、
統計学では、計算したのちに、
なにかを予想したり、シミュレーションする時
95%の確率で起こることは"真"
という考えた方をします。
逆に言えば、起きる確率が5％いかのものは、
起こらない、として考えるのです。
（詳しいことは調べてみてください。）
それで、95％以上という結果が出ればいい、といって
例えば、20人にアンケートを取り
19人が「はい」と答えたから、
この質問は日本人に聞けば
ほとんど「はい」とこたえるのが真だ！
、、、とはならないですよね。
20人だとあまりに、少なすぎるし、
たとえば、一つの地域に住む人々を対象としていたら、
それは、全日本国民の考え方とは違う可能性が
なくはないですよね。
つまり、単なる
÷母数
という式は、信憑性に欠ける場合があります。
これも、統計学のなかではすでに考えられており、
大体、母数がどれくらいだったら
=どのくらいのデータをとれば、
結果のゆらぎがなくなりますよ、
という数値も出されています。
それが確か、
3000
くらいだったんですよね。
（曖昧でごめんなさい、気になる方は調べて）
つまり、少なすぎるデータでは当たり前ですが
考察をしたとしても、信憑性に欠ける場合がある
ということ。
考察や分析をするならまずは、
ある程度の数を集めないといけない。
人へのアンケートならそれは、
3000くらい。
それが、教育なら？
勉強なら？
対人関係なら？
それは、僕にもわかりませんが、
データというのはある程度まで
大きくないといけない、
ということが最近の発見でした。
2、経験という名の母数
3000というのは、数でしたが、
技術習得や、慣れ、の話だと、
"時間"
がデータに当たることがわかると思います。
たとえば、
その人がどれだけ寿司を握ってきたか
とか
どのくらいの音楽を聴いてきたのか
とか
どのくらいの人と恋愛をしてきたか
とか。
こういう時間が、データであり、
そこから導き出される「知」が
経験値
と言われるものだと考えました。
つまり、経験というのは、
優れた考え方や、信頼性の高い知識
を出すための、
最低限の必要要素
だと考えることができます。
3、「必要条件・十分条件」という注意点
これは確か、高校の数学とかで出てくるんですが、
よく、議論がうまくいかなかったり、
話がゴチャゴチャするときには、
必要・十分条件
をうまく理解してない事が多いです。
これも難しいので、ここではあまり説明したくないですね、、、https://suuhaji.com/conditions/#google_vignette
この考え方をわかりやすく表した名言を覚えています
ので、紹介します。
「努力したものが成功するとは限らない。
だが、成功したものは必ず努力している。」
刺さりますね。
そしてちゃんと考えなきゃいけないことだと思う。
つまり、成功するには必ず努力をしないといけない
（必要条件）
しかし、努力したからといって成功するとは限らない
ということです。
結局なにが言いたいのか、
経験とは正しい分析の必要条件であるが、
経験があるものが正しいということにはならない
ということです。
経験を否定しているようなしていないようなw
今までは経験自体を疑っていた自分でしたが、
それは、経験自体が曖昧なものではなく、
その人の分析の仕方や、考え方の偏りなど
他のところに、信頼できない要素があるかもしれない
と気がついたということが言いたいことでした。
それにしても、正しい知識を得たり、
技術習得をしたいのなら、
なんでも良いからまず、
時間を費やせ！
ということですね。
『効率のいいやり方！』、とか
『最短の方法！』というのは
ないってことです。
（ないと思っている）
そして、時間を費やすために必要なこととは？
僕もつべこべ言わずピアノを弾きます。
（僕は今ピアノでセッションできるようになりたいなと思って練習しているとこ(^_^)）
おしまい。2024/6/7