軽量版レベニューソルバー

P vs NP的な正攻法ではなく、探索空間を全部読む前に、当たり筋だけを嗅覚で拾う軽量レベニュー探索アルゴリズム。人間の認知・時間・資本制約下で、完全探索や厳密証明を目指さず、初心者の偶然的成功＝Beginner’s Luckを反復可能な収益探索アルゴリズムに変換する仕組み。

ビギナーズラックを反復させるProof complexity/Circuit Complexityの正攻法

・P vs NPを追求すると、論文レベルでは簡単に方向性がつけられるように感じるが実際には人間のハードウェアとしての処理スペックはごく僅かであるため、読んで理解するのではなく、理解もせず、吟味することもなく、最も良い結果を得るような手法がある前提で始める必要がある。
・P-completeだったらバックトラックにより原因のある枝まで戻って枝切りする、NP-completeなら3-COL, 3-SATに変換して、Axiom of choiceに従ってsatisficingをするために、BMC(bounded model checking)、PCP(probability checkable proof)に基づきSATソルバーとCDCL(conflict driven clause learing)を回す。
・上記工程が矛盾なく成立しているかどうかをArthur-MerlinやZero Knowledge Proof, IP=PSPACE, MIP=NEXP, MIP*=REで検証する。

しかし論理的P vs NPは現実的に処理が重い

・正攻法は必ずコスト過剰になり、続かない
・運動であれば、走り込みのような無酸素運動ではなく、心拍も筋肉も脳も負傷せず、コルチゾールストレスホルモンも出ないような120BPMの運動30分が適切。
・たまたま初心者が運であてるようなことをプロが繰り返す。
・学歴や職歴がなくても純利益が出てしまうやり方。
・テレアポの達人は100件のコールリストに対して適当に選んだ10件を50%の確率でアポイント創出する。しかし、残りの90件に電話しても5%の平均アポイント取得しかできない。
・パチンコだとしても、パチプロは適当に座った席で大当たりが出て時給が3000円になるが、それを釘を読んで地道にやると平均時給の1000円に下がってしまう。

DNAにラッキーを書き込むアンプリチュヘドロン

DNAは幾何構造である。アンプリチュヘドロンのようにRandomnessからLuckyを取り出す振幅を書き込んで仕舞えば、ラッキーDNAは構築可能である。

犬の嗅覚は人間の100万倍〜1億倍とも言われる。犬の感受性は人間のスペックに比べてはるかに高い。これは蟻が歩いたこともわかるし、蟻の個体も識別できるレベルである。紫外線も感知していると言われる。初対面だとしても、DNAレベルでどのような組成をしているか、どのような遺伝子の発現をしているかの推論ができるレベルである。犬はDNAそのものを嗅ぎ分けているわけではないが、遺伝子の発現結果によって生じる体臭の変化を、正確に嗅ぎ分けている可能性がある。つまり、犬レベルの感受性で考えることができれば、DNAにビギナーズラックの量産化アルゴリズムを書き込むよう、成長を動機づけすることも可能であるということだ。

さらに熊は犬の10倍の嗅覚を持つ。自然に発達したセンサーだけでかなり多くのことがわかり、全探索せずに枝切りできるのである。（わざわざ近くまで行かなくても10km先に餌があることがわかる。）

航行距離や遊泳距離が長い動物は嗅覚というセンサーが優れている。（うなぎ、サメ）シャチは嗅覚の代わりに超音波を使っている。

売上成長とは、全案件を処理する能力ではなく、最初に触るべき高確率案件を嗅ぎ分ける能力である。“DNAにラッキーを書き込む”とは、偶然の成功を、組織の初期選別・反応速度・案件嗅覚・撤退判断に埋め込むことである。

嗅覚×量子対話型証明

熊の嗅覚に人間の量子対話型証明を掛け合わせれば、30km圏内の顧客候補をほぼ瞬時に絞り込み、その候補が本当に顧客であるかを極めて低コストで検証できる。

触覚×反響定位

優れた事業家は顧客を探しているのではない。
市場に信号を打ち込み、その反響から顧客の位置を特定している。

他にも磁場や電位など、自分の位置と獲物の位置を特定し、キャリブレーションするような手法は様々あるのだ。

売上成長とは、より多く考えることではない。より良いセンサーと、全探索を避ける位置推論アルゴリズムを持つことである。