Ｂ「今日もたくさんの信者が教会に来とったけど、果たして礼拝に来た者のうちでワテの教会の信者の割合はどれくらいやろうか？ズズッ（渋茶すすり込み)。
ワテの人気から考えて8割は堅いとこやろうな」さあ、この単純な疑問（何割ぐらい？）と予想値（8割は堅い！）が世紀の定理を生むのである。 Ｂ牧師はいかにしてこの問題に取り組むのであろうか？Ｂ牧師の次の言葉を待とう。
Ｂ「アホクサ！ど−でもええわ。 昼寝しよ！」いやいや、ど−でもええことないのだ。
昼寝している場合ではないのである。 改めて牧師の言葉を待とう。
Ｂ「わかつとるのは次のようなことや。 ワテの信者が『礼拝に行こう！』とする確率は0.9や。
100人のうち90人は『礼拝にいてこましたろ』と思うわけやな。 信者ではない人も0.05の確率で来てしまう。
100人のうち5人ぐらいは信者やなくても来るわけや。 ほんで、この町の人口の10％、確率で言うと0.1はワテの教会の信者や」いい調子である。
牧師は続ける。 「ややこしいな。
記号を使って単純化しよう」そうそう、こうこなくちゃ。 Ｐは確率（Probability）のことである。
Ｐは○ということが起こる確率である。 Ｐであれば、「酒飲んでから、カラオケに行く」確率を表す。

Ｐなら｢今日の相手は本命なので、気合入れてからデートする！」確率である。 Ｂの定理とは何をするものかさて、求めたいものは「礼拝に来た者でかつＢ牧師の信者である確率は8割ぐらいか？」であった。
これはＰ＝0.8と表せる。 さて、この式の意味するところは、実は簡単ではない。
言葉で表すと次のようになる。 Ｂ牧師の信者が礼拝に来る確率と、Ｂ牧師の信者である確率を乗じたものと、Ｂ牧師の信者でない者が礼拝に来る確率と、Ｂ牧師の信者ではない確率を加えたものを分母として……ややこしい。
やめよう。 次の公式を使ってみよう。
これに代入すれば答えが出てくるのである。 これはＢの公式と呼ばれるものである。
覚えておくと便利ではある。 困るのは覚えていなくとも日常生活で不便を感じることはないということだ。
ここらあたりが金融工学が伸び悩んでいる原因であろう。 この式が正しいかどうかを確認するためには、「同時確率」とか「周辺確率」とかを論じなければならない。

しかし紙幅の関係上、涙をのんで割愛せざるをえない。 読者の皆様におかれては｢こいつ、本当は知らんのじゃないか？」などとあらぬ疑いをおかけにならぬようお願いする次第である。
上式に先ほど整理した数値を当てはめるとこうなる。 結局「礼拝に来た者のなかでＢ牧師の信者である確率」は67％、約2／3であることがわかる。
「Ｂ牧師の信者である確率」などの事前にわかっている「事前確率」を用いた結果は、Ｂ牧師が思っていた（約8割）ほど高い確率ではなかった。 Ｂ牧師の予想は事前確率に基づいて8割から6.7割に修正されるべきであることがわかる。
Ｂの定理で日本経済を占うこのように事前にわかっている確率を用いて、自分の持っている予想値がどのように修正されるべきかを教えてくれるのがＢの定理である。 あなたは70％の確率で景気が悪くなるという予想を立てている。
いまひとつ、この予想に自信が持てないので少し逢巡している。 過去のデータを見ると、景気が悪くなると金融緩和のために公定歩合は下がることが多いようである。
実際、景気が悪い時、その後1カ月間に公定歩合が下がる確率は過去23％であった。 一方、景気が悪くない時でも公定歩合が下がることはあり、その確率は5％であった。
さて、今、実際に公定歩合が下がった。 あなたは慌てふためいてしまう。
あなたの「景気が悪い」という予想確率は70％のままでいいのであろうか。 公定歩合が下がっちゃったので100％にするべきなのであろうか？いったい確率を何％に修正すればよいのだろうか。
景気が悪い確率」を求めるための事前確率である。 これを使ってＰ(ＢｌＤ）を求めればいい。
事前に打ち立てた予想を70％から91％に修正すべきだという結果が出たことになる。 あなたが予想していたよりも高い確率で景気は悪いと考えるべきだとわかる。

いかがであろうか？いろいろな局面で予想は立てられているが、それをＢの定理に基づいて修正することより、いっそう現実に即したものになる。 Ｂの定理はなかなかやるのだ！Ｂの定理を使うと、予想した確率を現実に合わせて修正することができる｡実際には、Ｂの公式に当てはめるだけで簡単に求められる。
Ｍ博士は25歳にして「ポートフォリオ・セレクション」という論文を書き上げ、投資理論の始祖となった。 25歳で始祖になっちゃうのだ。
やはり天才である。 聞けば博士は14歳の時にダーウィンの「種の起源」を寝る間を惜しんで読んでいたそうだ。
14歳すなわち中学2年生にして「種の起源」である1私なんて自慢じゃないが中学2年生の時には「ダーウィンのタネの起源」だと思っていた。 Ｍ博士の偉大さは理論の精綴もさることながら、その視点のユニークさにある。
当時は、Ｇ・Ｄ理論全盛である。 ＧとＤが提唱しているのは、「ファンダメンタルズ分析を利用して最も優れた銘柄を選ぼう！」というものである。
「最も」だから基本的に1つしか存在しない。 一番よい銘柄を選ぶのだ。
ほかの銘柄は劣っているのであり、劣っている銘柄に投資するようなバカげた真似はしない。 ということは、全財産を1つの銘柄に集中投資することになる。
このような考え方が市場を支配していた時に、博士は「劣っている銘柄にも投資することになる分散投資に目を向けたのである。 世間の常識からはずれ、「劣っている銘柄に投資することの効果を洞察していたわけだ。

偉大である（へそまがりでなければ！）。 でも偉大で天才のＭ博士にも憂うつになる時があるのだ。
突然だが、株式市場は幼稚園児の集団に似ている。 東京証券取引所という名前の公園に解き放たれた幼稚園児のようなものだ。
上場企業の経営レベルが幼稚園児並みだということを言いたいのではない。 それでは幼稚園児に失礼である。
1400人（東証一部の上場銘柄数は約1400だ）の幼稚園児を公園に連れていって解き放ってみよう。 むやみに元気がよく突っ走っていく者もいれば、その場にじっとしゃがみこんで、食べ物を運ぶ蟻をしげしげと見る者もいる。
多くの園児は先生の周囲の一定範囲内に散らばってピーチクパーチクと騒いでいるが、遠くでフラフラしている者もいる｡幼稚園児と比べると、おじさんは違う。 おじさんの行動は予測しやすいのである。
朝、起きて会社に行く。 昼間は仕事をする。

仕事の合間にサボリに行く。 行く先は馴染みの喫茶店やパチンコ屋だ。
夕刻になって会社を出る。 途中に焼き鳥屋があれば十中八九吸い込まれていく。
しばらくするとベロベロになって「あ−飲んだ飲んだ！」とか言って出てくる。 あとは家に帰るだけである。
帰る途中にキャバレーなどをこわごわ眺めることはあるが入ることはまずない。 悲しいまでに予測しやすい。
非常にわかりやすい。 一方、幼稚園児たちの行動をパターン化することは非常に難しい。
行き帰りの行動すら画一的でない。

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