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リスクの因数分解

ビジネス数学の専門家、深沢真太郎です。

 

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パソコンを買い換えた。

ものすごく細かいところで少しずつパフォーマンスが落ちており、

押しても表示されない文字も出てきた。

基本操作のタイピングに支障が出ている。

 

ただ、おそらくあと1ヶ月は仕事に大きな支障はなく使えるはず。

慌てていま買い換える必要はない。

でも、買い換えた。

 

もし突然「クラッシュ」してしまった・・・

それが講演中の大事なプレゼンの瞬間だったら。

そんなこと起こる確率、1%にも満たないだろう。

でも、0%ではない。

 

リスクA=(起こる確率なんて極めて低い)×(でも万が一そうなった時の損害はあまりに大きい)

 

ビジネスではこういうモデルのとき、買うという意思決定をしやすい。

例えば保険などがその典型だろうか。

 

リスクB=(起こる確率は極めて大きい)×(でもそうなった時の損害は極めて小さい)

 

一方、こういうモデルのときは買うという意思決定をしにくい。

例えば雨が降りそうだけど傘を持たない(買わない)ときなど。

 

リスクと一口に言っても、その個性はいろいろ。

ちょっと大げさに言えば、因数分解してみると違いがわかる。

ビジネスでもし「リスクA」のタイプなら、素直に買った方がいいのではというのが持論。

 

「もったいない」

「まだいける」

「まあ、もうしばらく大丈夫だろ」

 

とても危険なマジックワードだ。

 

とまあ理屈の話はともかく、単なるパソコンを買い換えた話。

そして慣れない新相棒のキーボードで、この記事を書いている。

 

タイピングの音が、心地よい。

 

 

 

 

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