インデックス投資家からの脱却 (アンチインデックス)

インデックス投資を嫌うブログ主による駄ブログです。

Category: 投資本

100man1oku先生のサイトで紹介されていたので買って読んでみた。
本の内容を適当にまとめると
・新規起業はリスキー(特に退職後に飲食店を開くのは無謀)
・新規起業よりは会社を買う方がリスクは少ない
・具体的な会社買収資金は1000万円程度見とけばOK
・買収案件は民間M&A会社の情報がネットで探せるし、各都道府県の商工会議所等でも見れる
「〇〇県 事業引継ぎ支援センター」で検索すれば出てくると思います。

いきなり会社買収して経営できるわけねーだろ、という突っ込みに対して著者は
"まずは株式の一部を取得して、役員になってみる。
そのうえで買収しようとしている会社で業務経験を1~2年積めば買収すべき会社かどうかが見えてくる"
というヘッジ案も提案しています。
働きながらデューデリジェンスを行おうという事です。

買収資金の調達については LBO等も簡単に紹介されています。


私の感想としては
「同じぐらいの資金がかかるなら、確かに飲食店を自己資金で開くよりはリスクが少ないだろう」
と思いました。
ただし、
「会社買収はゴールではなくあくまでもスタート」
「買収した会社の従業員の心をどうやって掴んで働いてもらうかが大変だろうなぁ」
と思いました。
会社買収が魅力的だと思った点は、
・後継者不足で廃業したくないのに廃業せざるを得ない会社が増えているため、
→1:現在はかなりの買い手市場である。
→2:会社買収において、買い手と売り手間の情報の非対称性が強いため、とんでもないディスカウントで会社を買収できる可能性がある。(逆にとんでもない偶発債務が発覚して高値買いの可能性もあり得る)
という点です。
あまりに安く会社を買うと、後々の税務上の問題とかも出てきそうですがそれについてはこの本では書かれていませんでした。

会社買収に関してリスクがあるなと感じている点は以下です。
・サラリーマンでも買収できるような中小企業は市場性がほとんどないものなので、一度コミットしてしまうと損切りが不可能なのでは?
・買収後の経営について、買収した会社の従業員や取引先の理解が得られない場合は、いきなり行き詰まる可能性がある
です。
これらの問題についてはヘッジ策を何とか考えておかないと駄目でしょう。
かといって、株式投資のように、10個の会社を買収してポートフォリオを作ることなどはかなり難しそうです。

全体として会社買収&経営に関しては
ハードルはある程度高いでしょうが、きちんとした知識を身に着ければ大怪我はしないのではないかと考えました。
もっとも、会社関連の法務、税務、経営知識、引継ぎ、従業員の雇用etc等を考えてリスクのある会社買収を行うぐらいだったら、
その分の情熱を持って株式投資をした方が割が良いのかもしれませんが。

半分ちょいしか読んでいないが、かなり良い本だと思われる。
本の著者は「ロボットは東大に合格できるか」というプロジェクトに本格的に携わった数学の研究者。
研究者としての真摯な態度が本文中の文章に遺憾なく発揮され、そんじょそこらの人工知能関連書籍とは一線を画す内容になっていると思います。
買って損はなかったと思います。


以下、内容の紹介。

東大合格を目指すプロジェクトの中で気づいたこと並びに数学者としての知見を基にした著者の主張としては以下のとおり
AIへの過大評価やバスワード化が発生している現時点の状況に対する批判として、
・シンギュラリティは来ない(計算能力とかCPUパワーとかそういう問題ではなく、量子コンピュータでも無理)
・今世間で騒いでいるAIは「真の意味でのAI」ではない
・AIに搭載されてできることは限られていて、論理式の計算、確率や統計を基にした選択だけ
・AIで行っている自然言語処理は、AIが言葉の意味を理解しているわけではない(であるから、自然言語処理能力の劇的な進化はかなり難しい)

以上、AIの能力は限定的だという見方にも関わらず、現実的に持った危機感は以下
・以上の限定的な能力しか持っていないが、MARCHレベルなら合格可能。(大学受験者の上位20%程度の位置)
・問題文の意味が分かっていないAIが暗記と過去問データ等を基にした回答を行っているが、現実の受験者もそのように回答していることが案外多い(人間でも問題の意味が分かっていない奴らが予想以上に多い)
・意味が分からなくても案外正しい答えが出せるAIやロボットの活用範囲が広がるため、定型的業務を行うホワイトカラーの職は脅かされる可能性が高い。(意味が分からなくても遂行可能なホワイトカラー職種の危機)
→私見 現状でも経理処理を行っているおばはんとかは、会計の本質的な意味は分かっていなくても仕事は遂行できているはずです。そういう職種は代替されると思います。(というか、既にされている?)

・AIやロボットには複雑な単純作業(冷蔵庫をあけてジュースを取り出すとか)に従事する低賃金労働者と、AIに与える業務の設計、運用、AIに与えるデータ構造の設計等の知的作業を行う労働者で2極化するのではないか。

という内容です。

私自身はデータ構造の設計とか、出てきた分析結果の解釈とか、AIには多分難しい領域の仕事をこれから行うのであまり危機意識はありませんが、将来的には著者の書いたことに近いことが起こるだろうなぁと思いました。
今の会社で経営陣と話す機会もありましたが、経営陣はどんどんIT化を進めて人手を削減したいという方向で考えていることが分かりました。(実店舗無くしたいとかそういうレベルのことをすでに考えている)
確かに顧客獲得チャネルがWEB主流になっているので、その流れには逆らえないと思います。
私のやっている職種にもっと社内で光が当たって年収上がらないかなぁ、、、、
データ分析業務を
「パソコンでポチポチボタン押してれば数字が出てくる楽な仕事」ぐらいにしか思っていない人も多く、理解されるのは難しいと思っています。
データ分析結果を出す前の基礎知識として、線形代数、微分積分、DB構造の理解、実業務の背景理解とかいろんな事が求められるのですが(愚痴)


表題の本を興味のある章だけ読んだ感想です。
この本はどの章の構成も
・ざっくりとした数学理論の説明
・サンプルデータ、サンプルコード(python)の解説
になっています。

この本を読んで非常に不満をもったところが
「数学理論の説明がざっくりすぎる」
というところです。
基本的な統計分析や線形代数の理論が分かっていないと説明がざっくりすぎて追いつけないと思いました。
また、統計分析の理論や線形代数をある程度理解しているとしても
「この部分もっと説明欲しいんだけどなぁ」
というところが頻出し、読んでいて満足感が得られる本ではないと思いました。

私は理論部分を勉強したくてこの本を買ったのですが、その点では完全に失敗でした。

サンプルコードについては動かしていないので分かりませんが、本の解説を見る限り
・一般化線形モデルによる推定の場合、モデル式の次数を自由に設定できる
・教師なし学習のクラスタ分けについて、クラスタ数を自由に設定できる
というようにある程度拡張性のあるコードのようです。
また、画像認識できるサンプルコードもありますのでそのようなものを求めている人には良いと思いました。

総評としては10点満点中4点というところでしょうか。。
ただ、これはこの本に理論部分を求めていた私の感想であってサンプルコードを求めていた人の評価は変わると思います。
理論部分についてはまだ読書途中ですが、「はじめてのパターン認識」が優れていると思いました。


追伸
枚方パークのロックマン30周年フェスに行ってステッカー買いました。
ロックバスターの延長部分にThinkpadのiの光る部分が来るようにノートPCに貼りました。
単なる自己満です。
また、仕事については転職による有給休暇の消化中&引継ぎ終了済で無茶苦茶暇です。
ただ、家庭では家事育児をやっているので自由時間はあまりありません。







タイトルに書いた本はコインチェックの社長が書いた本です。
Kindleで買って2章まで読み進めましたが、ポジトークというかビットコインの有用性ばかり取り上げており、また誘導的な記述も見られ特に読む意味はないと思いました。

例えば
「誰かが一元的に管理するのではなく、メンバー相互の承認によって運用されているのできわめて民主的な通貨ともいえる」
という記述ですが、
例えば今の中央銀行の発行した通貨でも、決済に関しては取引の当事者同士が承認しあっていますし、特に基軸通貨のドルは世界中で信任されているわけですから、十分に民主的といえると思います。
また既存通貨は各種金融機関が各種方法で信用創造を行っており、その供給量は中央銀行や中央政府が厳密に一元管理しているとは言い難い状況ですから、現行の通貨も「誰かが一元的に管理している」とは簡単に言えない状況にあると思います。
仮に仮想通貨が既存の通貨に比べて民主的であったとして、「民主的」という要素が「決済」、「為替」、「価値保存」という通貨の機能にどれだけ利便性や経済合理性を与えるのかという視点が欠けています。
売りにしている海外送金にしてもTransferWiseという新サービスが誕生しており、特に仮想通貨の優位性が優れているとは思えません。
仮想通貨はマイニングと承認にめちゃくちゃマシンパワーと電力食いますから、むしろ通貨なんか一元管理したほうが絶対にエネルギーという観点から便利です。

私の考えは
・決済→Paypalとかクレカが十分便利で手数料も安い。仮想通貨の出る幕無し。
・為替→確かに現状仮想通貨の優位性は多少あるが、今後銀行間のネットワーク整備やGoogleのプラットフォームを用いるなどして仮想通貨なんかより省電力で便利なサービスが出てくる。
・価値保存→究極的に価値保存できるのは農地ぐらいだろ。通貨による価値保存は甘え。

ということで、仮想通貨は私にとって価値はあまりないように見えます。為替のプラットフォームとして現在使われている仮想通貨の技術が使われる可能性はあるとは思いますが、その技術と現在発行されている仮想通貨の価値とは別で考えないといけないと思います。


人工知能について、「人間の仕事を置き換える」だのなんだのうんこみたいな経済誌の煽りがすごいので学んでみようと思って入門書っぽい本を買って読みました(記事末尾のリンクの本)。んで、読んでみての感想
良い点
・人工知能開発・研究の歴史と現状についてざっと書いてあり、教養としてはOK
・一応参考文献の明示あり

物足りなかった点
・数学的記述などはなく、人工知能について「学べる」のではなく「なんとなく分かった気になる」だけ

本の帯には「AIはビジネスマンの最強の教養である」と書いてあり、教養本の域を出ないなぁという感じでした。
Amazonでレビューするなら私は星3つです。


人工知能とか機械学習について「学ぶ」のであればもうちょっと専門的な本を読むべきだと思いました。
いろいろググったら、人工知能とか機械学習の理論を理解するには
・線型代数
・確率・統計
・微分・積分
の知識が必要とのこと。

どのレベルの知識が必要になるのかは分かりませんが、
私の個人的な今までの経験として「概要を理解できるレベル」の知識としては
線型代数:行列の演算と逆行列、直交とは何か、固有値と固有ベクトルとは何か
確率・統計:回帰と相関、ベイズ、検定と推定、ロジスティック回帰モデル、主成分分析の基礎(これは線型代数とも関わってくる)
微分・積分:導関数の意味、原始関数の意味、微分方程式の基礎
ぐらいが分かっていればある程度大丈夫だと思います。
足りないところは付けたしで勉強すれば良いだけです。

私は業務で上記の知識を使わなくなって久しいので、かなり忘れています。

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