社会人向けの経営専門職大学院だけど、やはり大切でしょうよ。特に、専門の専門を意識して教養の鍛錬を意識する、というビジネス・リーダーの養成での工夫って重要、という気がしている、そんなこと。
エグゼブティブ、要はそんなことをしっかり意識した要請コースを構成する、というアタリが絡む、ということかと。既に、アチコチで開講されてはいるけど、やはり新しいアイデアで・・・。
金融だけど、データによる分析が基本、ということでしょうよ。もちろん、経済学の理論との整合も必要で、こういった知の構成を使って意思決定を行う、ということ。
だけど、知の構成のレベルって、場によって違う、ということでしょうし、議論の深さも様々で、高尚、ということを目指す、そんな意識って大切かと。
そう言えば、この場合でのAI利用だけど、やはり場による知の構成の違い、そんなことも考察する必要がありそうで、ココイラが気になっている、という状態。低俗なAIと高尚なAI、要はそんなことで、どう考えるのか、ということ。
数理に基づくアルゴリズムの探究だけど、AIで思慮深さと巧みさをどうツクルのか、ということ気になって・・・。
まあ、自分の対象としている分野で考える、というのが良いかと。品質経営の中でも、まずはオペレーションズでの診断のアタリで・・・。
ココイラの理解だけど、容易じゃない、ということでしょうよ。統計学の基礎と応用でもあって、地道な積み上げが必要。理論構成のことで、プログラミングして計算結果を出す、ということだけでなく、やはりココイラって必須。
何も構築できない、そんな創造の基盤ができていない組織にAIって意味がない、という気もしていて、その基盤からどうツクルのか、ということが必要、そんなことかと。
要は、データ・ドリブン経営のための技法開発って、奥深い、ということでしょうよ。チームと意思決定の方法論をしっかり組み込まないと、何も出てない、ということに。
個人的には、経営統計学を大切に・・・。