卒論の効果

卒論作成だけど、とりあえず、ゼミも本格的？になってきた、という状況。

懸命に取組んだことの効果だけど、卒業してある程度の年数が過ぎた頃に気づく、そんなことかと。もしかたら、気づかないかもしれないけど。

難しいことを自分の力でやり遂げる、そんなお仕事をおこなせるという原点が卒論、という因果が成り立つことになるかもしれない、要はそんな程度かと。

だけど、すごく大切なのは、学生さんの将来の姿の方で、自力で経営を専門として活躍して欲しい、そんなことが個人的な願いで、毎週、ほんと、厄介だけどゼミでのプレゼンを欠かさず課して・・・。自分でやらずに逃げてばかりいたら、力がつかずで・・・。将来価値に繋がっている、ということを前提にゼミでアレコレと・・・。

頑張りましょう。

統計モデリングとダイバージェンス、それとマネジメント

市場をどう捉えるか、ということに興味が湧いてきて、ココイラをアレコレと考えている、という状況。

とりあえず、データを基盤に市場からの情報を開発・デザインに組込む技法を考えている、ということ。何となく、色々なことが繋がってくる、そんなことみたい。

事前分布だけど、要はデザインの志向を表現していて、個別からのレスポンスを階層ベイズモデリングを考えると、ココイラがすっきりする感じで・・・。

この程度のアイデアって、誰かが既にやっているでしょうけど、まあ、文献を探ってもみようかと。そもその、集団から個性へ、という階層ベイズの捉え方が浸透しつつあって・・・。

だけど、ダイバージェンス、フィルタリング、それとマネジメントが組み合わさって技法が出来上がる、ということでもあるかと。

頑張りましょう。

経営統計の基礎と応用

実践で役立つ、ということを教えるのって、やはり凄く難しいの。基礎を丁寧に扱えば、どうしても不満が出てくるし、応用を勢いよく扱うと、わからない、というクレームが発生するしで・・・。

Ｒを使って、ということをしても、そもそもココでの基礎って盛沢山で・・・。

結局、地道に、一歩一歩進めて・・・。だけど、データサイエンスへの関心が高まって、経営統計そのものの重要性を力説する必要もなく、この辺りは楽になった、という気がしているの。

だけど、教えるとなると、色々あって・・・。そもそも、経営のことを理解する、という意欲がないと・・・。ココイラはエンジニアリングも絡んでくる、という構図なんだけど。

だけど、只今、ちょこっと考えているのは、機械学習を積極的に組込む、そんなこと。企画・デザインの段階から知識とデータの融合を活用する、そんな技法を拵えて・・・。

頑張りましょう。

6月3日(日)のつぶやき

経営専門職の教育 goo.gl/2aMUBW

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年6月3日 - 04:36

ビジネスにおける知の構成と技法 goo.gl/TuEhks

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年6月3日 - 12:26

市場調査と商品開発のためのデータ・サイエンス

MOTの技法を考えているのだけど，個人的に興味があるのって開発とデザインのアタリで，ココでのデータ・サイエンスの応用，要はそんなこと．だけど，概念を広げて考えることって必要で，明らかに次世代は・・・．

デザインのモデリングって奥深い，そんなことで，データ・サイエンスとの融合って極めて重要でしょうよ．

頑張りましょう．