独立後、何から学び取り入れるか。
サンプル数という考え方も入れてみましょう。
※サンプルで実験中 by Sony α1 Ⅱ+70-200mmF2.8Ⅱ
その成功法則、サンプル数はどのくらい？
昔、総務省統計局というところに3年3ヶ月いました。
やっていた仕事は、労働力調査（完全失業率）のサンプル抽出というもの。
といっても、私が調査対象の方を選ぶわけではなく、そういうプログラミングを動かしていました。
結果の分析もExcelで。
すべての方が対象となる国勢調査以外は、すべての方を調査するわけにはいきません。
一定のサンプル数で調査するのです。
その数は、10万人。
かつ、男女、地域、属性などで、精度が高くなるように設計しています。
このサンプル数が少ないと、その調査の精度がよくないということです。
逆にいえば、このくらいのサンプル数がなければ、調査結果を信頼できません。
このことは、世のあらゆることに言えます。
たとえば、成功法則。
こうすればいい！というものも、サンプル数という考えを当てはめることができます。
十分なサンプル数があるものなんてないんじゃないかと。
科学的根拠というものも含めて。
逆に、サンプル数が多いと安心できるかどうかです。
サンプル数が多いと安心？
・多くの人が買っている
・みんなやっている
・「〇〇」（特定の職業）なら誰でも持っている
というものがあると安心かどうか。
それでも十分なサンプル数ではないでしょう。
私の仕事の1つ、税理士は、8万人ほど。
「300人がやっている」と言われても、ふーんという感じです。
サンプルとして、多いかどうか。
一方で、7.5万人が買っているというものがあれば、安心できるかというとそうでもありません。
日本人の98％が持っていると言われても同様です。
サンプル数が多い、みんなが該当するとしても、自分には合わない、自分は好まない、自分はしたくないということはありえます。
何人、何％というのは気にしないほうがいいかと。
周りと違いを出していきたいならなおさらです。
サンプル数1でいいんじゃないかと。
サンプル数1を目指す
その人だけが言っていることで、それをいいと思えば、やってみればいいんじゃないかと。
サンプル数1でも、自分に合うことはありうるわけです。
周りと同じことをしていたら、埋もれますからね。
サンプル数が多い事例にも気をつけたいものです。
むしろ、サンプル数が多いということは、もう遅いということ。
見切りをつけてもいいかと。
数字の大きさ、多さにひるまないようにしたいものです。
そして、自分自身もサンプル数1を目指しましょう。
自分以外に誰もいない、特殊事例でいいじゃないですか。
その業界を調査したときに、異常値として、調査結果から省かれるくらいを目指しましょう。
■編集後記
昨日は、姫路城までランしつつ、YouTube。
鳥取に移動し、砂丘へ。
夏の鳥取砂丘、堪能しました。
気をつけつつ。
社長メルマガ、セミナー情報メルマガを出しつつ、夜は、税理士木村将秀さんのセミナーに参加しました。
営業に関するセミナーです。
■1日1新→Kindle『1日1新』 動画『1日1新セミナー』
夏の鳥取砂丘
税理士木村将秀さんのセミナー参加
鳥取 こぜにや
■娘（9歳）日記→Kindle『娘日記』・ Kindle『娘日記Ⅱ』
姫路にて、朝起きて特急で1時間半ほど鳥取へ。
気に入っている鳥取砂丘では、ラクダに乗って写真も。
暑さに気をつけつつ、楽しみ、お気に入りのカフェでかき氷を食べつつ休憩。
買い物して宿へ。
温泉も楽しめました。
NHK鳥取の取材を受けたので、夜のニュースを観ていましたが、出ませんでした。