作者：齋藤廣達
譯者：劉格安
出版社：大牌出版
將龐大的數值化約成較小的數值，像是將國家預算除以全國人數，或是公司營收除以員工或店面坪數，「原本過度龐大的數字就變成了可以想像的數字」。
化約、推測過程若出現認為比較不可能的數值，也可以知道該針對哪裡討論。「像這樣進行@變換以後，就可以建立『那麼是哪個部分荒腔走板？』的討論基礎。」
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「即使乍看之下是隨機的，但隨著試驗的次數增加，就會逐漸趨近那個必然的機率，這就叫做『大數法則』。」
「第一，是任何事情都應該先思考有多少成功機率以後，再採取行動。因為如果為了很低的可能性而賭上一把、採取行動，即使一開始碰巧歪打正著，最終也還是會回到必然的數值。」「第二個教訓則是，「一開始沒有按照預期的發展也不要著急」，可能再努力一下就能看到成果。
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期望值：「把機率轉化為『1次試驗所能夠得到的預期』的數值。」
「假設有一種擲骰子的賭博，擲到多少點，就能得到點數乘以1萬圓的金額，擲到1就是1萬圓，擲到2就是2萬圓，擲到6就是6萬圓。」
期望值的計算如下：「1/6×1萬圓＋1/6×2萬圓＋1/6×3萬圓＋1/6×4萬圓＋1/6×5萬圓＋1/6×6萬圓＝3.5萬圓」
「1/6×1萬圓代表的是「出現1的情況」，1/6×2萬圓代表的是「出現2的情況」。把這些數字全部加總起來，就可以算出期望值。」
例：「A某在汽車製造商從事行銷工作，現在團隊正在討論該在預算內採取什麼樣的廣告活動。從過去的經驗上來看，電視廣告很少出現嚴重的失敗，估計可以達到1,000萬圓的廣告效果，最壞的狀況也有500萬圓的效果。」
「另一方面，最近網路廣告也備受關注。雖然以往做過的網路廣告成功機率一半一半，但它的特徵是成功的話會帶來相當好的效果。廣告效果最多可達2,000萬圓，但如果失敗的話，也可能只有300萬圓左右，成效比電視廣告還低。公司內部的意見紛紜，處於左右兩難的狀態……這種時候究竟該如何思考才好呢？」
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「假設的也可以，先提出『機率是多少』再說」
「若能看見全貌，就能推算『失敗機率』」
★ 姑且能夠達成目標2,000輛的機率：
1. 一開始很順利，後續靜觀其變的情況：70％×50％＝35％
2. 一開始很順利，但追加措施毫無效果的情況：70％×50％×50％＝17.5％
★ 未能達成目標：
1. 但能夠勉強彌補的機率靠降價來彌補：30％×50％×80％＝12％
2. 靠活動來彌補：30％×50％×50％＝7.5％
★ 完全失敗：
1. 一開始遭遇挫折，大幅降價也不順利：30％×50％×20％＝3％
2. 一開始遭遇挫折，推銷活動也不順利：30％×50％×50％＝7.5％
★ 總結：
大成功的機率：17.5％
成功：52.5％
勉強彌補：19.5％
失敗：10.5％
★ 期望值：
大成功：3,000輛×17.5％＝525輛
成功：2,000輛×52.5％＝1,050輛
勉強彌補：1,700輛×19.5％＝332輛
失敗：1,200輛×10.5％＝126輛
★ 總計：2,033輛
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MECE分析法：「舉例而言，如果年輕人的離職率很高的話，不要只考慮一項因素，而是要盡量提出所有想得到的因素。接下來，試著思考哪項因素會造成多大的影響，也就是設定『係數』，然後從係數高的因素開始逐一解決問題。」
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「Y（離職率）＝100－10x（幹勁的大小）」
帶入這個式子的話，幹勁大小是1（最低）時：
100－10×1（x）＝90
離職率即為90％。
另一方面，當幹勁大小是10（最高）時：
100－10×10（x）＝0
離職率即為0％。
「這樣就能將部長所說的『因為缺乏幹勁，所以離職率很高』這句話化為數學的計算式。」
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