CT（Computational Intelligence） だけど，ビジネスでの技法に浸透して行く，そんなことになるかと．CTとクラウド，そして経営科学，ココイラの融合による創成ってやはり大切でしょうよ．システムズとデータが基盤になる，とは感じているの．
要は，経営計算知能の技法，妙にココイラが気になって・・・．
貝瀬 徹 （兵庫県立大学） @tetsu81技術の向上だけど，コレを持続する，そんなことって基礎でしょうよ．要は，ビジネスが行き詰るのって，技術が衰退，そんなことが原因っていうのって少なくないでしょ．
ビジネスとエンジニアリングに関しての様々な能力をアップさせる，といった地道な人の育成だけど，ココイラってイノベーションには必要でしょうよ．社員の方々に対する各種のセミナーだけど，凄く大切なの．
品質だけど，どんな分野でも必要だし，この先も技法はどんどん展開して行く，ということかと．
まずは，ベースとなる技法を押さえる，そんなことが大切かと．
頑張りましょう．
イノベーションに必要な環境だけど，一意じゃないでしょうよ．結局，自らで整える，そんなことが大切かと．だけど，クラスターに入り込むことが良い場合もあるかと．で，今，ちょこっと気になっているのがイノベーション・クラスターなの．特に，地域活性との関わり，そんなこと．
で，IoT関連だけど，どこの地域でイノベーション・クラスターが形成されて行くのか，いろいろ考え中．要は，ソフトウェア産業がコアなんだけど，モノとの繋がりがあるし，クラウドとも絡むし・・・．
もちろん，経営技法はココでも基盤だけど．IoT関連の企業の方々に経営技法を提供する，というお仕事は消えないでしょうよ．
学問だけど，コレそのものをウマく説明できるほどの力量がない，というのは気づいている，ということかと．自分自身のことだけど．
だけど，自分のスタイルを押し通す，そんなことは続けられそう，かなーと．で，そんなことを学問って言ってしまうと，結局，続けることが大切，としか言いようがなくて・・・．妙な言い回しだけど，まあ，この程度の力量とも言えるし．
頑張りましょう．
実践経営に関わっている，そんなつもりなんだけど，どうしても，経済学をベースに考えてしまうし，数学と物理の発想が基盤になって，そして統計学に持ち込む，そんなことがやり口になるの．個人的な立ち位置なんだけど．それに，やはり工学の方法論，すなわち技法の開発になってしまう，ということみたい．
イノベーションという視点で考えれば，まあ，良いかなーと．たぶん，管理科学や経営システム科学としては，そんなに悪くない感じかと．だけど，今の状態では，外れている，ということかなー．でも，まあ，結局，続けてしまう，ということなんだけど．
研究して論文書いて，教育に従事，ということだけど，スタイルを貫くのって大切なんでしょうよ．
効率的フロンティアをどう教えるか？ ちょっと迷っているの．最小分散だけじゃ中途半端で・・・．結局，ミクロ経済学の基本の説明から行って，無差別曲線を使ってきっちり理解してもらう，そんなことでしょうよ．
ただ，個人的には，ココイラの理解って，解析力学を意識する，そんな気分でもあって・・・．それに，統計物理学も．こういった経済学での発想というか，まあ，思考のモチーフ？って，どうしても物理学になってしまうの．
決算書を読みこなす，というのってとても大切．要は，コーポレートファイナンスの知識を深めて，事業や企業の評価を計量で出せる，というのがビジネス・パーソンとして重要な能力かと．
それに，証券市場の情報からもこういった評価ができる，そんな力量も必要でしょ．効率的市場という点から考えると，市場ってとても怖いけど，この情報ってとても有用ってなるでしょ．
こういったアナリティクスの力量を上げることで，リスクをしっかり把握した上で飛躍を試みる，ということが長けるようになるかと．
知識をアレコレ持っていてビジネスに関して物知りではあるけど，それでも何か足りない，そんなことで悩んでいらっしゃる方って少なくないかと．で，コツコツと積み重ねての技法獲得，という経営のお勉強って，とても大切って感じているの．特に，アナリティクスの力量のアタリって重要．