世界約100万人の受講者を熱中させた、数理モデリング講義の書籍化！ 「データ」を意味づけ活用するのに、「数理モデル」は不可欠だ。リーマンショック、COVID-19パンデミックといった世界規模の事象から、企業経営、個人の意思決定まで、「何が起こったのか」を理解し、「どうすればよいのか」を判断するには、「データ」と「モデル」の両輪が必要となる。 しかしモデル＝現実ではない。モデルごとに異なる説明／予測／判断が出てくることもある。究極的には「すべてのモデルは間違っている」。 ではどうするか。社会、政治、経済、複雑系を縦横に扱う数理モデリングの第一人者スコット・ペイジ氏は、「組み合わせて使う」という処方箋を示す。モデルの多様な「用途」を意識し、単一のモデルにこだわらない態度ーーこれを「多モデル思考（Many Model Thinking）」と名づけ、本書では「数理モデルの7つの用途」と、それを達成するためのミニマムセットとしての「24の数理モデル」を解説。多彩な「多モデル思考の実践例」を披露する。 「データに振り回され、モデルに騙される」から、「多モデルを使いこなして、データを生かす」へ。 現代人必須の教養を身につける一冊。 ●数理モデルの7つの用途（＝REDCAPE） ・推論（Reason）：どんな条件がどんな結果を導くかを明らかにする ・説明（Explain）：現象に検証可能な説明を与える ・デザイン（Design）：制度、政策、規則の選択を助ける ・コミュニケーション（Communicate）：知識や理解を伝達可能にする ・行動（Act）：政策・経営判断・意思決定の指針を与える ・予測（Predict）：未来の事象や未知現象を予測する ・探索（Explore）：可能性を探り、仮説を精査する ●24の数理モデル： ・正規分布 ・べき乗則分布 ・線形モデル ・凹関数と凸関数 ・価値と力のモデル ・ネットワークモデル ・ブロードキャスト、拡散、感染のモデル ・不確実性のモデリング ・ランダムウォーク ・経路依存性モデル ・局所相互作用モデル ・リアプノフ関数と均衡 ・マルコフモデル ・システムダイナミクスモデル ・しきい値モデル ・空間/ヘドニック競争モデル ・ゲーム理論 ・協力モデル ・集団行動問題 ・メカニズムデザイン ・シグナリングモデル ・学習モデル ・多腕バンディット問題 ・起伏地形モデル