組織学習と学習機会のサイクル形成

AIビジネスへの変革だけど，ナッレジ・マネジメントが基盤でしょうよ．要は，組織学習と学習機会のサイクル形成のデザインが要，そんなことかと．

個人的には．問題解決，システムズ・デザイン，ビジネス・アナリティクス，意思決定をクオリティ・マネジメントと統合して考究している，という具合．ココイラって，ナレッジ形成では必須でしょうよ．それと，AIとの絡みもしっかり理解を深めて，革新を積極的に行う，そんなことに・・・．

自己の能力を高める，という姿勢って，こういうサイクルでは必須で，学習する能力の基礎を鍛えてきた人財を重視する，というやり方って，とても大切でしょうよ．

AI化って，ビジネス・パーソンそのものもスマートになって行く，という仕掛けが必要で，知識ビジネス・パーソンが何しろ主役で・・・．

ボルツマンマシン

機械学習の理論だけでなく，統計物理学の俯瞰も含めてきっちり理解を深める，というのって大切でしょうよ．ボルツマンマシンのこと．

AI Transformations in Business Systems

統計的意思決定の授業内容だけど，やはりAI絡みをきっちり扱う，というのが良いでしょうよ．

そう言えば，エッジのAIコンピューティングだけど，教材の中で扱いたい，そんなことを考えているの．ビジネスのリテールやフロントエンドがどう変わって行くのか，ということのアイデアがわかる，そんなことかと．

もちろん，クラウドでの学習を構築する仕掛けも大切で，こういったフレームワークの中でマネジメントとしての意思決定を理解する，というのが良いかと．

経営の全てがAIでなく，マネジメントの重要性は変わらないのだけど，ビジネス・アナリティクスを知っていないと，AIを絡めたデータ・ドリブンを基盤とした意思決定の方法を理解できない，ということかと．

もちろん，ココイラの仕掛けを構築する人財育成って重要で，ビジネス・スクールの範疇でもあるでしょうよ．

そう言えば，30年前くらいにUNIXのワークステーションを弄っていた頃の夢想が現実になってきている，という気もしていて，50歳代より上の方々をリカレント教育で復活させる，というのって，案外，悪いアイデアではない感じで．ただし，メインフレームは除く，だけど．

物理学と情報およびビジネス

関係ない，と思い込んでいることが，後々に繋がる，ということって，やはり人間社会の創造を感じる，ということでしょうよ．

職を通じて社会と関わる，という生き方の基盤だけど，繋がりの気づきでもあって，変革への意気込みとも言えて・・・．

個人的には，物理学と情報およびビジネスの繋がりに驚きと発見を堪能，そんなこと．格調の高い教養の実践でもあって・・・．

頭脳を鍛えてスマートさを磨く，ということの継続って，ビジネス・パーソンとしては要でしょうよ．

Technologies in Sales Processes

テクノロジー・マネジメントの範疇だけど，サービス・クオリティと絡めての考究って必須でしょうよ．流通の機械学習とデータ・サイエンスにこと．

そう言えば，Technologies in Sales Processesの積み上げを懸命に行ってきた企業さまって，やはり強い，という印象があって，もちろん，実例も知っている，そんなこと．

だけど，先端の技法活用から遅れが少し現れ始めている，という危機の兆候を感じておられる，ということもあるように推察できる，ということかと．

次世代の流通が気になっている，個人的にはそんな状況で，かつて威勢の良かった企業さまも今では苦戦，さらに店舗閉鎖ということでもあって・・・．

次世代産業のためのお勉強

コンピューティングのための応用数理と数学だけど，次世代産業の要でしょうよ．

古い言い方をすれば，意思決定のための経営数学と経営統計のことで，ビジネス原理に基づいて社会価値をつくり出す，ということの基盤でもあるかと．

量子情報理論の枠組みでのアルゴリズム開発，要はそんなことで，経営でも量子と統計の物理を扱う，ということに．

IoTと信頼性

エッジとクラウドの中間が気になる，という状態．フロントの役目，そんなこと．

エッジに組み込むAIボードコンピュータ

組込みソフトだけど，機械学習絡みをきっちり身につける，ということって大切でしょうよ．

AIソフトの信頼性が気になっている，個人的にはそんな状態．特に，エッジはデバイスの信頼性絡むので，極めて複雑なの．

AIの実装

エッジでの機械学習を実装する，といったことの基本テクニックとアプリ開発が気になっている，そんな状態．もちろん，クラウドと同じで，オープン・ソースをきっちり理解する，ということがまずは必要だし，エッジとクラウドを繋げる，そんなアタリも重要．

個人的には，IoTを使った品質マネジメントおよびビジネス・アナリティクの融合に興味があって，それでココイラを探っている，ということ．特に，信頼性に関しては，システム同定と制御を理論から構成する必要があって，かつ実装の開発も．

特に，LinuxとPythonだけど，何しろ重要で，具体的にはAIボードコンピュータやクラウドを使いこなせる，というアタリをしっかり身につけて・・・．逆に，ココイラの共通の繋がりがわかると，IoTの変革が見えてくる，とういう具合かと．