「なんとなく」で判断して損をしないために。 これから一緒にやっていくためには、科学的な視点で物事を語ってもらいたい。 「伝え方」を科学的に考えると 　意義や定義を理解して使う。 　（F1層とは？擬似バリア層とは？SPF15と50の差は何？） 　起承転結が一本道となっているか。 　数値を用いて説明。 　一文が無駄に長くならないようにする。 　主語を明確にして話す。 起　状況を説明する。 承　問題提起・状況の変化 転　解決方法・状況の変化に対する対応 結　どうするのか・まとめ 理詰め（相手の想像力を期待せずに）説得し、結論を示す。 「プレゼン」を科学的に考えると？ 　データがあるから仮説がたてられるし、自分の言葉が生まれる。 　どれほど小さくとも、主張には根拠となる科学的裏付けが必要 　指示代名詞は、聴衆の理解を妨げる。 　練習する中で詰まる場所は、言葉が悪い。 　嫌な奴が作ったプレゼン原稿だと思って見直す。 　適切なエビデンスを示す。「〇〇大学の△△教授によると」、「〇〇について」という書籍によると、「〇〇という実験をした結果、○%の人がこうだった。」「脳内で、何々を示す〇〇ホルモンが分泌されていた。」などなど。DaiGoさんの話し方参考になるかも。 「人間関係」を科学的に考えると 　人間も含めて生物は基本的に対立する生き物 　ギブ・アンド・テイクで友情（共生関係）が成立する。 　パワハラしてくる人の間にフィルターを作る。（コーヒーの搾りかすはいらない。） 　怒りっぽい人は、前頭前野が未発達 　物理的、精神的に離れること。 「デスクワーク」を科学的に考えると 　エントロピー増大の法則「物事は放っておくと、乱雑・無秩序・複雑な方向に向かい、自発的に戻ることはない。（コーヒーとミルクとエントロピーの関係） 　溜まった仕事が自然に減ることはない。（エントロピーは自然には減らない。）オシッコのように定期的に捨てるべき。 　机の上、予定、メールの整理 「データ分析」を科学的に考えると 　平均値を出すだけでなく、「母集団」を意識して、不偏標準偏差について考える。 　そのデータは「正規分布」をとるか考える。 　アンケートの場合は、正規分布するのなら「母集団」のバラツキ具合が推定できる。 「シュミレーション」を科学的に考えると 　予測不能なものの場合でも、シュミレーションによってある程度の「範囲」を明確にすることはできる。 　シュミレーションは、1パターンでなく、考えうる複数パターンで検証する。 　過去のデータは重要。それを踏まえて改善を加える「仮説ー演繹サイクル」を意識する 　計画も大事だが、その結果を「何によって評価するのか」事前に決めておく。 　パラメータを決めたり、計画を練ったりするときには、過去のデータを基にして「検証できる」ようにつくる。 「イノベーション」を科学的に考えると 　理系と文系の間に壁はない。 　便利になった世の中で、「不便なこと」「できないこと」に気がつけるかどうかが重要 　ひらめきは、他人と共有することで、ブラッシュアップされる。