話が長くなったが、滑車はこのように、持ち上げるという目的に対して、定滑車と動滑車を組み合わせることで、力を加える向きを変え、かつ、小さな力でそれを達成できるのである。先のコロッセオの猛獣用檻のエレベーターは、上記のような仕組みを使って檻の重さに対して加える力を複合滑車機構で小さくして達成していた。普段の生活では、滑車の威力を実感する人は少ないと思うが、現在のエレベーターも基本は古代と同じである。人類の素晴らしい発明の一つだと思います。まとめ滑車は、円盤の回転により、物を持ち上げる為の道具である。定滑車と動滑車、およびそれらを組み合わせた複合滑車がある。定滑車は、持ち上げるのに加える力の向きを変える効果がある。動滑車は、加える力を半分にする効果がある。日頃の業務の中で、大量のデータがない中で判断しなければならないことはないだろうか?こうしたときに役に立つのが、ベイズ統計である。主観的確率統計などと言われることがある。条件付き確率という形で、高校の頃に習った人もいるかもしれない。やって使うのか?ベイズ統計では、まず、統計的に判断したい現象について、物語を作るところから始まる。物語は、「このように判断するかどうかを、こういう現象が起こるかどうかで決めよう。起きたら、判断は正しかったとより思えるし、起きなかったら別の判断をするべきだったと思う。具体的に書くと、「Aと判断したら、XまたはYという現象が起こりうる。Bと判断しても、XまたはYという現象が起こりうる。AやBと判断する確率、および、AまたはB毎のXとYの起こりうる確率を、経験や議論で定める。ここで、起こりうる全てのパターンが自然に出来上がるので確率P[%]を求めておく。次に、XまたはYという結果から、AやBと判断する確率を修正する。この箇所が、ベイズ統計による判断である。主観的と言われる所以は、起こりうる物語毎の確率を仮置きして求めるからだと私は思っている。ベイズ統計の優れたところは、仮置きで一応の判断ができることと、それを少ない実験で精度を訂正していけるところにある。した理論上の性質から、ベイズ統計は、企業が重要な判断を、コストや倫理的な犠牲を払わずに行うのに適している。具体的にどのように仮定し、更新していくのか、一例をあげたいと思う。問題:合コンで初見の人が、信頼できる人かどうかを判断したい。「相手が信頼できるかどうかを、会話の中で、正直者か嘘つきかで見極めよう。先のAとB、XとYに当てはめてみる。