バイブコーディングは、作りたいものをふつうの文章でAIに頼み、アプリを作ってもらう作り方。コードを読むかどうかという境目、動いたあとにやってくる苦労、0と1で書いていた時代からの歴史まで整理する。
4Mは、仕事の結果を生む4つの要素、人・機械・材料・方法のこと。4つの中身と事務の仕事での読み替え、原因を4つに分ける使い方、変わったところを見張る変化点管理、人の欄を誰かのせいにしない理由、5M1Eへの広げ方まで整理する。
特性要因図は、因果関係のあれこれを大中小ひっくるめて受け止める、懐の深いツール。特性と要因の意味、出す・まとめる・並べる・決めるの作り方と4Mの骨、最初ははねずに出し切るコツ、並べただけでは原因が決まらない理由、石川馨が考えた経緯まで整理する。
パレート図は、折れ線と棒が合体した高機能ツール。アボカドサーモン寿司のように、良さが分かるまで少しかかる。パレートの法則、並べる物差しの決め方、ABC分析での使い方、ジュランの名付けの経緯まで整理する。
SSDは、ハードディスク（HDD）と役割は同じで、途中から加わった追加戦士。速さでは誰も追いつけないが、たくさん預ける値段ではまだまだかなわない。読み出しと書き込みの仕組みを図で示し、使い分けまでを整理する。
エントロピーとは、袋とじを開けるときの期待度。高いと中身が読めず、低いと丸見え。データ分析での意味と数字の感覚、情報利得や決定木とのつながり、AIの学習で使う交差エントロピーまでを、ガチャの例とあわせて整理する。
QC活動とは、大人の部活動。QCサークルの進め方とQC七つ道具などの型、トップダウンだけでもボトムアップだけでも続かない理由、そしてトヨタやコマツの実例まで、日本で根付いた経緯とあわせて整理する。
情報利得とは、アキネーターの「次の質問」の切れ味を測る数字。エントロピーからの計算のしかた、決定木が分岐を選ぶ仕組み、そして選択肢の多い項目ほど得をしてしまう偏りと、その補正までを整理する。
ハードディスクとは、データを預けておくポケモンのボックス。円盤が回る仕組みから、壊れると復旧が難しい理由、3-2-1のバックアップ、AIの普及で需要がむしろ上がっている事情までを順に整理する。
目的変数とは、データ分析をやるときの急所であり、相性抜群タイプ。表の中のただ1列でありながら、回帰と分類の違いも説明変数との関係も決めてしまう。置き場所を間違えたAIが何を当てるのかまで整理する。
NPUとは、AIの推論だけに特化させた最終兵器。ほかは何もできない代わりに、電池で回り続ける。GPUとの違い、いまのPCに本当に要るのか、スペック表のどこを見ればいいのかまでを順に整理する。
GPUとは、数千体の影分身ができるCPU、ナルト。分身1体は単純な計算しかできないが、数千体が同時に動く。だから同じ計算の大量繰り返しに強く、AIを動かすだけでなく育てる（学習）こともできる。