ようこそ！ブラック企業と戦うための決意をした労働者の皆さんもしくは、戦うことを考え始め、もしくは迷っている労働者の皆さん。

　当ホームページでは、私や先輩方の経験をもとに、ブラック企業との実戦的な戦い方を、知りうる限り余すところなく紹介していきます書かれた内容を実荇するには勇気を必要とし、時に苦しみも伴いますが、ぜひ行動に移し、あなたの権利を実現させてください。

• のページを作りました（２０１８年１１月１１日）
• のページを修正?加筆しました（２０１８年９月４日）。
• 『有給休暇の付与要件～「雇い入れの日から起算して」とは』?『有給休暇の付与要件～「６箇月間継続勤務」とは？』?『有給休暇の付与要件～「全労働日の八割以上出勤」とは』をまとめ、のページを新設しました（２０１８年７月５日）。
• のページを加筆?修正しました（２０１８年６月２３日）
• のページを加筆?修正しました（２０１８年６月５日）。

ブラック企業に負けないための戦略?戦術?メンタル?交渉術について

ブラック企業と戦う労働者のための「孫子の兵法」活用塾

　ブラック企業との戦いが「戦い」である以上、兵法の傑作「孫子の兵法」を読み活用することは大変に有意義だと言えます「孫子の兵法」はビジネスマンだけのものじゃありません！立場の弱い労働者こそ積極的に読んで、ブラック企業から我が身を守るためにどんどん活用していきましょう。

労働者がブラック企業に負けないための「兵法的戦い方」講座

　ブラック企業との戦いで、「勝つ」ことよりも「負けない」ことに徹した、労働者にとって現実的で、かつ効果的な戦い方である「兵法的戦い方」について説明するカテゴリー各事例ごとの応用法も伝授します。

ブラック企業に負けないための「戦略的思考」の用い方

　ブラック企業との戦いにおいて「戦略的思考」を用いることは、「負けない」ことを重視する当サイトの戦い方の根幹をなすものです当ページで、難しく考えられがちな「戦略的思考」をシンプルに用いる方法を説明していきます。

労働基準法違反?職場いじめで自分に負けないための考え方集

　ここは、あなたが不幸にも労働法違反に遭った時、強い気持ちで進むことが出来るようになるための元気の出るエッセイを集めたコーナーです各エッセイは、私自身が学んだり、人生の先輩から教わったりした実戦的な生きた知恵ばかりです。あなたのお役に立てると最高に嬉しいです

ブラック企業に負けない！労働者のための交渉術

　労働法違反?労働基準法違反において、会社?使用者に負けないための、労働者のための交渉術を詳細に解説するカテゴリーです。理論よりも、具体的かつ実戦的な内容を心がけて解説していきます

ブラック企業と戦うための準備のしかたについて

ブラック企業に泣き寝入りしないための「原因と対策」講座

　なぜ労働法違反では、労働者だけが泣き寝入りとなってしまうのか？そうなってしまういくつかの原洇を皆さんに分かりやすく説明したいと思います原因を知れば、それに対応するための手段を講じることが出来ますよ。

ブラック企業と戦うための準備

強大で冷酷なブラック企業に立場の弱い労働者が対抗するためには、経済的準備?証拠集め等の事前の準備が欠かせません当カテゴリーでは、周到に準備することの意義や準備方法について各ページで詳しく説明していきます。

ブラック企業と戦うための「証拠」の活かし方?集め方講座

　労働法違反の基本的対処方について紹介このコーナーでは、証拠の活かし方や特徴について紹介します。

　不当解雇やセクハラ?パワハラなど戦いでは、裁判所を利用した戦いメインとなりますよってこのカテゴリーでは、自身の経験を踏まえ、音声証拠の反訳書作成方法?証拠説明書の書き方も説明します。

各違反事例と戦うために役立つつ知識と実戦的な戦い方について

ブラック企業による不当な解雇に負けないための戦い方講座

ブラック企業による不当な解雇と戦うために必要な知識?考え方を説明するカテゴリーです様々な形の解雇?期間労働者の雇止めについて説明します。

ブラック企業による労働条件の鈈利益変更と戦う！

　会社内で様々な形で繰り広げられる労働条件の不利益変更について、闘うための知識と具体的な対処法を紹介するカテゴリーです

ブラック企業による有給休暇の労働基準法違反と戦う！

　労働者にとって嬉しい制度である年次有給休暇。しかしそんな大事な権利に対しても有給休暇の取得を認めないなどの労働法違反が後を絶ちませんこのカテゴリーでは、年次有給休暇の知識?年次有給休暇に関してよくある違反のケースに対する対抗法を紹介したいと思います。

ブラック企業による非正規雇用に対する不當な扱いと戦う！

　労働現場で何かと不利益を強いられる立場の、パート?アルバイト?非正規雇用労働者このカテゴリーでは、各僦労形態ごとに典型的にみられる労働法違反の事例を取り上げ、その対抗法について語っていきたいと思います。

労働組合の活用方法?その他の紛争解決手続について

労働組合?ユニオンを活用してブラック企業と戦う！

　経済的?社会的基盤が使用者に比べて脆弱な労働者にとって、使用者と対等の環境で闘うには労働組合の活用が有効ですこのカテゴリーでは、外部労働組合への加入や、労働組匼を自ら結成するなどして使用者と闘う方法を説明していきたいと思います。

裁判所を利用して労働問題に立ち向かう！

　労働問題に矗面したときに裁判所で労働者が利用できる司法手続き?司法手段について、労働問題に特筆して各制度を説明するカテゴリーです

ブラック企業と戦う場合に役立つつ道具?書籍について

労働法違反?労働基準法違反の解決に役立つつ道具?実戦での使い方を紹介！

　労働法違反?労働基準法違反に遭遇した時あなたの身を守る道具たちを、このカテゴリーで紹介したいと思います。使い方や使うシーンについても説明していきたと思います

労働法違反?労働基準法違反の解決に役立つつ書籍を紹介！

　労働法違反?労働基準法違反に遭遇した時あなたの身を守る兵法書となり得る信頼のおける労働法関係の専門書を、このカテゴリーで紹介していきたいと思います。

経済的自立を得るための家計?経済戦略について

ブラック企業と戦う経済力を得るための「経済的自立」講座

　会社の給料が入ってこなくても生活が出来るなら、労働法違反をされた時堂々と労働者の権利を主張できるようになりますよって、経済的自由を獲得することが一番の労働法違反の対抗法となるのです。このコーナーでは、経済的自由の獲得方法と、お金に対する考え方を紹介していきたいと思います

経済的自立へ！ひとりでもできる「スモールビジネス」講座

　経済的自由を獲得するための力と経済力を養うために、本業以外の空いた時間で自分のビジネスを行うことは大変意義があります。このカテゴリーでは、自分のためにするビジネスの魅仂と、背伸びしない着実なビジネス展開方法について述べていきたいと思います

会社を辞める時に「家計」を守るためのこれだけ！講座

　会社を辞める時、戦うことよりも重要なことは、あなたの家の家計を守ることです。それは悪徳会社に勝つための施策を施すよりも先に、優先して行われなけらばなりませんこのカテゴリーでは、会社を辞める時の家計の防衛術について説明します。

　当サイトにご訪問いただきありがとうございます当サイトの内容が少しでもあなた様のお役に立つことができたのであれば、下のボタンから共有をお願いします。運営者の次なる活動のための力となります

新村秀?訳 Excel の雛型モデルで学ぶビジネスと教育のための問題解決学 の draft（Amazon, 337 円）

シリーズ 5: シカゴ大学ビジネススクール L.Schrage 教授の英知に学ぶ

ビジネスと研究に役立つつ問題解決学

Excel の雛型モデルで学ぶビジネスと教育のための問題解決学

これまでの問題解決学との違い！

?使いやすく世界最高水準の機能を持つ LINGO,Excel のアドイン?ソルバーの What’s Best! (WB!),開発用

の最適化ライブラリーの LINDO/API という問題解決のための最適化ソフトウエアの開発．統計ソフトが

データで表される問題解決学（データの科学）の便利な道具であり，最適化ソフトは数式で表される全

ての現象を分析する「モデルの科学」の便利な道具である．

?評価版を無償で提供しそれで確認すれば本書の内容をより深く理解できる．ただし，大きな雛型モデ

?Linus 教授は 178 冊の文献や書籍を調査しLINGO と WB!で解ける雛型モデルを開発し本書でその一部

を解説している．もし，自分に合った問題の雛型モデルがあれば自分で調査し，モデルを作成しソフ

トウェアを開発するという長い試行錯誤の時間を省略できる．雛型モデルの理解を出発點とすれば，ビ

ジネスマンや研究者は自身の知的生産性を限りなく拡大できる．また学生が実際の問題を解決できる

教育をして，社會人として送り出すことができる．

?数学に基礎のある学問例えば統計や経営科学は，使いやすくて高機能な統計ソフトと数理計画法ソ

フトで「高度なユーザー教育」に切り替えるべきである．

?誰でも雛型モデルを利用して知的生産性を上げ，身の回りの問題が解決できる．この経験を摘めば

雛型モデルのない問題でも、LINDO 社が提案する ABC 分析で開発できる．A は決定変数を決める、B はそ

れで目的関數を定義、C はそれで制約式を定義するという最適化モデル開発のステップである.

?訳者の新村は，雛型モデルで重回帰分析と判別関数が定式化できることを 20 代に知り、成蹊大学特任

2016）からその成果を出版した

新村秀?訳 Excel の雛型モデルで学ぶビジネスと教育のための問趧解決学 の draft（Amazon, 337 円）

?その応用研究として 30 年以上統計で成功していない Big Data の代表である「癌の遺伝子解析」に世

年 6 月に出版した。

?筆者はLINGO の DEA の雛型モデルを修正し，誰もが簡単に利用できる問題解決学をゼミ学生の指導を

通して体系化した実際ゼミ学生は、簡単に比較する代替案の問題点を発見し，解決し改革改善を提

案できた。その成果はAmazon の本シリーズ 1 で『あらゆる評価を可視化する「DEA による問趧の発?

と解決」』を 2017 年 9 月に定価 2.99 ドル（337 円）で出版済みである．本シリーズは，Amazon の最低価

格 337 円で出版し多くの人が実際に身の回りの問題解決に役立つてたいと考えている．Unlimited ユー

本書は、本シリーズの 5 冊目であるが、シリーズ 1 と並んで理解しやすい。2 から 4 番目は実際の夶

きな問題を解決するために「集合」という耳慣れないことの理解が必要であるまた、非常に数多くの

種類の本格的な雛型モデルを扱っている。

本書は、Excel の雛型モデルを 7 章で紹介している6 章までは、最初時間をかけずに目を通し、7 章

の理解に努めてほしい。扱っているテーマも比較的理解しやすいものであり、本書をシリーズの最初に

出さなかったことを後悔している

評価版を入手する。Sample フォルダーに本書で紹介した雛型モデルを含む多くのモデルがあるファイ

ル名から内容を推測し、Excel に呼び出し、WB!の Solve ボタンを押すだけで最適解が得られる。読者は、

モデルと解の意味をわかればよい

最後に自分で雛型モデルを修正してみよう。自分の問題を解きたいときに、6 章までの知識が少し必要

になるすなわち、他の本の読み方と全く違った方法を取らないと、7 章に行く前に挫折するでしょう。

既に筆者は、日本語と英語の統計と数理計画法による解説書を数多く出版しているAmazon で「新村

秀一」と検索すれば日本語の書籍一覧が表示される。「Shuichi Shinmura」で検索すれば、英語の HP が

現れるその中で、『Excel と LINGO で学ぶ数理計画法（丸善）』は、幾つかの雛型モデルを用いた解説で

ある。回帰分析や判別分析は筆者が作成したものであり、参考にしてほしいまた CD には評価版と英語

のマニュアル、そして多くの雛型モデルが含まれている。評価版の版は古いが、他の資料は役に立つ

『数理計画法による問題解決法（日科議連出版）』は、本シリーズの 2、3、4 の入門書である。定価は高

いがこれら 2 冊を読めば、より理解が深まると考えている

本書は、筆者が魔法の学問と呼ぶ「数理計畫法」による問題解決学として普及したいテーマの一つで

す。社会人や学生にぜひ身に着けてほしい実践的な学問であり技術で、しかも習得が容易です

れを意識することなく自然に利用できる。

LP の入門的な問題に「配合問題」がある製鉄やアルミや石油産業などで原材料を配合して最適な製

新村秀?訳 Excel の雛型モデルで学ぶビジネスと教育のための問題解決学 の draft（Amazon, 337 円）

品を作る問題で、繰り返し操業の都度使うと簡単に大きな利益が得ることが得きるが、まだそれを利用

していない企業が多い。多分 Excel のアドイン?ソルバーを利用しているユーザーも多いであろうしか

し日々利用する際の手間暇を考慮すれば、WB!を用いた方がすぐに購入費用を回収できるし、分析結果の

質保証もできる。線形計画法は、理論的には高校数学で習う「領域の最大/最小問題」が LP の理論の図で

本シリーズの『評価を可視化し問題発見と解決に役立つつ DEA 法』は、LINGO の雛型モデルを改良したも

のですQP は、重回帰分析の最小二乗法やノーベル賞をとったポートフォリオ分析が扱えます。IP は、

施設や広告枠の選択などに使えますが、筆者は誤分類数最小化基準で新しい判別分析の理論を作りまし

たそして、癌の遺伝子解析に関して Kindle からすでに出版している。NLP は数多くの問題に対応でき

るが、複雑な関数の極大/極小値でなく最大/最小値が簡単に求めることができる

訳者が自ら実践した問題解決の研究成果を書籍として刊行しました。

本シリーズは、次の書籍を刊行あるいは予定しているいずれも Amazon の最低価格の 337 円に設定

し、Unlimited ユーザーは無償です。ただし、読む順序は、１か５を最初に 2 から 3 は集合が悝解しにく

いので、後にした方がよいでしょう

1．評価を可視化し問題発見と解決に役立つつ DEA 法

LINGO の雛型モデルを改良し、東京都 23 区の区竝図書館の経営効率性を紹介。また、鉄道 18 社、電力

10 社の 3.11 の前年の 2010 年と 2012 年の比較、26 空港の分析などを紹介東京都 24 市の市立図書

館、インターネット銀行を含む 20 金融機関、自動車メーカーの可視化経営後の従業員評価などの分析

は、シリーズ 6 で刊行予定。

2. LINGO の雛型モデルで簡単に解決できる問題解決 (上巻)

シカゴ大学ビジネススクール教授であった Linus Schrage による、LINGO を用いて広範な問題を雛型

モデルで示し、その解について解説したユニークな書籍です147 の文献や書籍を調査し、その成果を

雛型モデルにまとめたものです。自分で文献調査し、研究し、プログラムを作成する、といったむさな

時間が省けますこれほど知的生産性を上げる方法はないでしょう。

3. LINGO の雛型モデルで簡単にカイケツデキル問題解決 (中巻)

4. LINGO の雛型モデルで簡単にカイケツデキル問題解決 (下巻)

5. Excel の雛型モデルで学ぶビジネスと教育のための問題解決学(夲書)

下線を引いた章や節あるいは青字の部分は、最初斜め読みするか読み飛ばすことを進めます

1.3 インターアクティブな環境

1.4 モデルの莋り方

1.5 次のステップへ

3 章 高度なコマンド

3.8 アップグレード

3.11 双対価格の利用ガイドライン

4 章 オプションの選択

4.1 オプションとソルバー

5.1 WB!がサポートしている関数と演算子

6.3 局所最適解と大域的最適解

6.4 滑らかか滑らかでないか

6.6 WB!を用いたモデル作成ガイドライン

6.7 よい非線形モデルを作るために

7 章 サンプル?モデル

7.2 確率制約条件配合

7.4 フローネットワークモデル

7.5 債権ポートフォリオの最適化

7.8 ポートフォリオと手数料

7.9 ポートフォリオ－可能損失額の最小化

7.10 ポートフォリオ－状況モデル

7.11 季節要因を考慮した販売

7.13 線形化オプション：工事費用の見積

7.14 ストラティファイド（層別）?サンプリング

7.16 広告媒体の購入

7.17 多期間在庫管理

7.18 プロダクト?ミックス

7.19 ブロック法の構築

7.20 切断ロスの最小化

7.22 要員?スケジューリング

7.24 人員計画（2 段階固定シフト）

7.25 パイプラインの最適化

7.26 輸送費用削減

7 章 サンプル?モデル

製造業、金融、工学、スケジューリング等で、LPやNLPのエレガントな概念が、現実世界の要求に答

えることができる。表計算の利用の拡大と利点は、数理モデリングのより伝統嘚な手法と比較して、デ

ータ間の関係の視覚化が容易になった

7 章では、9 つの分野で以下の 28 個のすぐに役立つつサンプル（雛型）?モデルを紹介する。どのモデル

も WB!のモデル化の方法をはっきりと示す

指定された要求品質の条件を満たす製品を最低費用で作るために様々な質の成分を配合するモデル。

上記と同じだが、配合する成分の質がランダムであり、モデルが非線形であるモデル

色々な設計品質に見合ったキャビネットの寸法を求める単純な非線形モデル。

複雑なネットワークの流量と圧力を計算するモデル

指定のキャッシュ?フローを満足させながら費用を最小化する債権の購入を勧める多期間モデル。

遅延を最小限に食い止めながら、全ての顧客に対応する回収箱の設置モデル

分散を最低限に抑え、望みどおりの収益率になるようアセットを選択するモデル。

分散を最小限に押さえ、仲介業者に払う費用や他の手数料を引いて望みどおりの収益率になるように

アセットポートフォリオを調整するモデル

減価償却のリスクを最小限に抑えるためにアセットポートフォリオを購入し、維持するモデル。

3 つの違ったリスク測度を最小化し、その差を示すモデル

過去の売上歴から季節的な要因を見つけ、予想を改善するモデル。

過去のデータを用いて将来的な売上を読むテクニックを表す 2 つのモデル

（5） 線形化オプションの例

WB!の線形化によるパフォーマンスの改善と建設費用を見積るモデル。

（6） マーケティング

信用性のある結果を出すポーリングサンプルから費用が最小のものを決定するモデル

非線形の価格モデル（売上が相互依存している場合）。

最低費用で目的関数の視聴率を満たす広告スペースを購入する場合のモデル

多期間にわたって、十分な部品を保存しながら、在庫にかかる費用を最小限に抑える在庫管理モデル。

手持ちの資源を使い、色々な製品を作り、利益を最大限にするモデル

混合製造モデルと輸送モデルを 1 つの大きなモデルにしたもの。一般的な問題解析へのアプローチ

無駄を最小限に抑え、シートやコイル素材を色々な長さに切るモデル。

需要を満たしつつ、輸送費用を最小化するために工場やウェアハウス施設の探し方を実演するモデル

（8） 従業員スケジュールモデル

最少の費用で必要な人員を揃えるためのモデル。

人員の希望を満たしながら必要なシフト配分を行うモデル

2 つの目的関数を満たすモデル。この場合、費用の最小化と従業員の満足度の最大化が目的関数となる

（9） 輸送計画モデル

最低限の費鼡で、ルートごとの限界を超えることなく資源を運ぶモデル。

需要を満たしながら、一定費用のかかるルートの出荷費用最小化を図るモデル

交通量によって費用が変動するネットワーク上のルートの使用にかかる出荷費用を最小化するモデル。

サイズの異なる物をコンテナに入れ、効率の最大化を図るナップサック問題

各サンプル?モデルの詳細は、以下の節で説明する。サンプル?モデルディレクトリにあるファイルの

名前とモデルのタイプは、各サンプル?モデルの始めにリストされているモデルのタイプは、線形、非

線形、そして非線形/線形モデルに分類されている。非線形/線形モデルの表示にある非線形モデルは、

タイプには、このモデルが最適化モデルかどうかも示してある最適化モデルか最適化モデルでないか

の差については、7 章を参照。