価値創造の継続

めげずにやっていると世の中の価値観が変化してやり易くなる、というのって価値創造では稀有じゃない、そんなことかと。

経済・経営系でのデータ関連の授業だけど、ベイズやＭＣＭＣ、機械学習、それとリアルオプションといった種々の価値評価でのこれらの応用など、こういったことに関心を持たれる学生さんって徐々に増えてきている、という気もしているの。

だけど、20年くらい前にもココイラに興味を抱いて戴いた優秀な学生さんっておられたし、10年くらい前にもでやはりおられて。まあ、教えているコアって変わらない、そんなことでもあるの。

とりあえず、ＳＶモデルの状態空間表現、そしてフィルタリングと推定、およびベイズ推論のあたりまでしっかり扱う、というのが現在の状況。それと、機械学習の基本、それに情報量規準も。

だけど、昔に比べたら、ゼミで教えるのでなく、講義形式の授業で扱う、そんなことに。

昔の学生さん方と築いた資産がそのまま継続されて、少しずつ展開し続けて・・・。やはり、関わって戴いた優秀な方々には感謝なの。知識創造の基盤でもあるけど。

頑張りましょう。

MCMC

授業で使うMCMCのプログラムを整理している、そんなこと。

学部の授業でMCMC、そんな時代になった、ということでしょうよ。

頑張りましょう。

ビジネス・アナリティクスのプロフェッショナル養成

経済。経営系の学生さん方向けの機械学習絡みの授業だけど、とても大切でしょうよ。ベースとしては、ビジネス・アナリティクスのプロフェッショナル養成の体系の中でのことってなるけど、今後はより高度になって・・・。

だけど、とても大切のことは、経済・経営の基本も理解して戴く、ということ。特に、ファイナンスの理解って重要なの。

頑張りましょう。

ソリューション

経営科学だけど、ソリューションのツール創成って必須でしょうよ。

結局、創成を続けるのって、高度な専門能力の向上を徹底的に追及する、ということでもあるけど。

独自のソリューションを創成して、実戦での導入を徹底する、というやり口って大切でしょうよ。要は、AI絡みのアプリケーションの開発、ということ。

頑張りましょう。

理論考察の大切さ

現象を理論で考察する能力だけど、とても大切でしょうよ。当たり前のように思えるけど、場当たり的なことに慣れてくると、理論を否定することで安心する、そんな境地に陥る、ということになって・・・。

頑張りましょう。