経営だけど，厄介なことが多くて，何しろ単純には行かないでしょうよ．だけど，世の中には，強くて良い経営を実践しているところもあるの．もちろん，その反対もあって，とんでもない会社だって存在していて・・・．
学問的実学の技法を追究するのって，やはり必要かと．経営データの解析だけでも奥深いし・・・．
頑張りましょう．
人と組織だけど，ココイラって奥深いでしょ．真摯に，そして懸命に，何しろ技法に落とし込んで有用なやり方を構成しながら探る，というのが個人的な使命？かなーと．もちろん，数学を使う，そんなやり口なんだけど．
経営技法の奥深さだけど，やはり余りに学問的実学で・・・．要は，商大流の一つでもあるけど．
組織の活性化だけど，協調をベースにした知識創造って必須でしょ．で，ココイラだけど，非数値に着目した技法を構成したい，ということを考えているの．もちろん，数値的な評価も同時に組み込むのだけど，でも，主な扱いは非数値．
QFD, FMEA, FTAといったデザイン技法だけど，要はココイラの概念に含まれるかと．まあ，QCサークルが基本だし，QC７つ道具，新QC７つ道具なんかもココイラに入るの．
品質管理だけど，システムズ・アプローチと知識創造，それに協調および学習といった思考の方法論が組み合わさった知の体系でもあるの．
頑張りましょう．
回帰を使って問題を解く，そんなことをビジネスで使うのって多いの．あくまでも，データを分析して現象を把握した上で，何らかの有効な策を検討する，そんなことを真摯にやっているゲンバでのことだけど．
で，実は，時刻に従って変化している，そんな現象で，そこをしっかり押さえて問題解決を図らないとウマく行かない，ということも少なくないの．この場合には時系列解析を使う，ということに．
で，製造ゲンバでは時間間隔での変化を捉えながらパラメータを弄って操作をする，というフィードバックの操作を行っているところって多いでしょ．この問題を解くのに多変量時系列モデルを使ってフィードバックの現象を把握する，そんなことができるの．
統計的品質管理だけど，時系列解析の扱いが不十分，そんなことを感じることが多いの．だけど，ココイラをしっかりゲンバに組み込んでいるところもあって・・・．
基本的な統計学の理解，そして回帰分析，分散分析，実験計画法，さらに多変量解析，時系列解析，それと信頼性解析といったことを体系的に理解して使いこさせる，そんな技ってゲンバでは大切でしょ．最近では，もっと高度なデータサイエンスが有望視されていて，例えばベイズを使う，そんなことに着目している状態かと．もちろん，ココイラも時系列解析に応用できるの．
ビジネス統計って凄く重要，ということ．まあ，統計工学とも言えるけど・・・．やっぱり，統計的品質管理かなー，あらゆることが．
頑張りましょう．
貝瀬 徹 （兵庫県立大学） @tetsu81Abilities of business management are necessary as advanced careers for engineers, and Engineering Management plays the important role.