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2008年の12年前にも
宝くじに当せんしていた!

これはあまり公表してこなかったことですが、
私は2008年に6億円を当てた以外に、
その12年前にも高額当せんしています。

公表を控えたのは、証拠がないからです。

2008年の当せんについては、
宝くじの照合結果が印字された紙や
入金時の通帳をまだ持っていますが、
この高額当せんについては、何も残っていません。

それをあえてお話しするのは、
12年前というところが大きなポイントだからです。

人生には、
12年をひとつのサイクルとする
春夏秋冬の周期があり、

それに沿って運気の波が生まれ、
さまざまな出来事が起きていきます。

その考えでいくと、
2008年と、その12年前の1996年には、
同じ運気の波が訪れていたはず。

そのタイミングで、
高額当せんを果たしたということです。

しかも、当たる直前には、
6億円を当てた2008年と同じ方位へ
旅行していました。

弘前にけっこう仲のよい友人がいたので、
彼を訪ねた後、九州の友人のところへ
遊びに行ったのです。

つまり、北へ行って神仏の加護を得て、
西へ行って金運を得たことになります。

もちろん、方位と時期を調べて出かけました。

しかし、当時の私はまだまだ未熟でした。
宝くじに当せんしたのは自分の手柄で、
神仏も運気も関係ないという気持ちに
なっていたのです。

でも、今ふり返ってみると、
12年に一度やってくる幸運の波に乗り、
正しく方位を使っていたに
すぎないということがよくわかります。

また、1996年に高額当せんした後にも、
吉方位へ旅行して、現地に1年ほど滞在しました。

場所は沖縄です。

ちょうど当せん金が
どんどん目減りしていったころに、

「沖縄なら100万円もあれば
 悠々自適で暮らせる」

という情報を得て、
行ってみようと思い立ったのです。

東京から沖縄というのは、
当時の私が方位を使ったなかでは最大距離です。

そこに1年もいたのですから、効果は絶大です。

ちなみに沖縄では、本島で少し遊んだ後、
石垣島へ行き、あるご一家と仲よくなりました。

その後は、ご一家が民宿を経営している
八重山地方の小さな島へ渡り、
そこに連泊しました。

そうこうしているうちに
民宿の運営を手伝うようになり、
途中からは切り盛りをすっかり任されて、
宿泊客の面倒を見ていました。

このご一家が、
とてもユニークで才能にあふれた人たちで、
私はいろいろな知識を得ましたし、
人脈をつくることもできました。

それも大きな財産となっています。

1年が経過した時点で沖縄を離れたのは、
「100万円もあれば悠々自適」では
なかったからです。

むしろお金が減っていくばかりなので、
いったん東京の実家へ戻ることにしました。


データベースを活用すれば未来が予測できる

沖縄から戻った私は、
以前に少し仕事をしていたIT業界で、
また仕事を見つけました。

沖縄へ行く前は、
「未経験者OK」という会社に就職し、
エクセルの入力といった簡単な雑用から始めて
パソコンの扱いを覚え、
システム・エンジニアっぽい仕事を
するようになっていました。

今度は経験者ですから、
すんなりと仕事が見つかり、
システム開発やデータベースの構築に
携わるようになりました。

この経験も、
占い結果を分析するのに役立っています。

一例を挙げれば、
某土建リース会社の社長室向けの
データベースづくりにかかわったことがあります。

データウェアハウス(DWH)という
手法を用いたのですが、
基幹システムに蓄積された膨大なデータを
いろいろな角度から抽出して、
相互の関連性を見いだし、
経営判断をするのに必要な資料を整えるのです。

わかりやすいたとえで言うと、
キオスクの売り上げデータから

「水曜日に新聞を買う40代の男性は、
 一緒に緑茶を買うことが多い」

「チョコレートは気温が20度以下の日に
 よく売れる」

という分析結果を導くなど、
単純な集計では見えなかった
各要素間の関連を洗い出してくれるのが
データウェアハウスシステムです。

データの蓄積と解析を行うと、
すごいことができるんですよ。

たとえば最近、自販機に「売り切れ」の表示が
少ないことに気づいていますか? 

これは、お客が買いに来る前に、
動向を察知して品物を補充しているからです。

正確にいうと、
自販機そのものを管理するのではなく、
トラックに積む商品を管理しているのです。

売れる商品を過不足なく積めば、
ガソリン代も安くなるし、
売り切れもなくなりますから一石二鳥。

そうなるように積み荷を最適化するのです。

そもそも、自販機のボタンを押して
商品を買うのは、9割以上がリピーターです。

考えてみれば当然でしょう。

たいていの人は、
自分の生活圏内にある自販機を利用しますからね。

自販機に蓄積されたデータを読めば、
「毎朝9時にブラックコーヒーを買う人物がいる」
といった習慣的な動きがわかるので、
それに合わせて商品を準備すれば
よいことになります。

コンビニの棚を見ても、
店ごとに微妙に品ぞろえが違うでしょう?

あれも同じです。

その店を利用する人たちが、
どういうペースで何を買うかを
データベース化して、

その分析結果に合わせて
棚に並べる商品を変えているから、
店ごとにまちまちになるというわけです。

ついでに言えば、アマゾンもそうです。

データの分析結果にもとづき、
ユーザーが注文ボタンを押す前に、
もう配送準備を整えています。

だから、あんなに早く商品が届くのです。

このように、データベースをうまく利用すれば、
未来を予測することが可能となります。

私が実践している占いも同じ理屈です。

10代のころから日常的に
人体実験を繰り返してデータを蓄積し、
自信をつけてからは他人でも試させてもらって、
最小の動きで最大の効果を上げるべく、
ノウハウに磨きをかけています。

方位取りの効果については、
最終的に数値化できると思っています。

基本的には、
「個人の運気×移動距離」という計算式が
成り立ちます。

個人の運気については、冬の数値が最も低く、
夏または秋の数値が最も高くなります。

ですから、夏や秋の時期に、
長い距離を移動して吉方位に向かえば、
最大の効果が得られることになります。


スゴ運。
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唱田士始矢 (著)


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