経営技法を究める: システム, デザイン, データ，機械学習

経営技法に関する雑感，エンジニアリングとマネジメントの融合
クオリティとリスクの考究，システムズ・データとAIの構成

4月24日(月)のつぶやき

2017-04-25 03:28:45 | 雑感

専門職教育

2017-04-24 07:35:26 | 雑感
高度な知的創造に関わる専門職だけど，やはり社会にとっては重要でしょうよ．で，ココイラの育成だけど，きっちりした枠組みの整備と産学官の連携が必要，ということに．

個人的には，大学院教育を基盤とした実践を鑑みた活動に関わり続ける，という具合なんだけど，技法の形成に関する開発研究も同時に行う，ということも必要で，結局，こういったことが自分の探索しながら辿り着いた役目，そんな次第．

もちろん，世の中の変化はこの先も続くので，専門職教育もさらに進化して行くでしょうよ．

頑張りましょう．







4月23日(日)のつぶやき

2017-04-24 03:31:19 | 雑感

ケースのディテクション

2017-04-23 11:26:31 | 雑感
あるバンドなんだけど，何気に活動をチェックしている，という具合．もちろん，創り出している音楽が好き，ということでもあるけど，音楽ビジネスのケースとしてお勉強になる，ということでもあって・・・．要は，アマチュアからプロになっていく過程を追っている，ということ．

音楽の創作活動をしながらビジネス原理をベースに手探りで持続するのって，これ自体がアントレプレナーでもあるでしょうよ．

その一方で，趣味の域を超えない，そんな状況で破綻する，という状態の推察って容易でもあるかと．こういう良くある話の構図を物語で創作できる，要はそんなこと．

上手く行くのってケースから色々なことを気付くけど，その反対のありがちな失敗の状況を想像するのって容易，そんなことでもあって・・・．

で，甘くないことって直ぐにわかるのだけど，上手く行くための道筋が読める，そんなことを身に付けるのって大切でしょうよ．ビジネスのことを知っているって思い込んでしまうのは，破綻する方の物語の創作が安易にできることを経営の基本って捉えてしまっている，そんな状態のときかと．”あんなのはダメだ”って，アチコチで聞こえてきそうな台詞だけど，これの推察って容易っていうこと．で，こっちでなく，上手く行くには何をしたら良いかをきっちり示せる，そんな力量が重要でしょうよ．

経営専門職の能力を間違えている中高年って少なくないように思えて・・・．

頑張りましょう．






4月22日(土)のつぶやき

2017-04-23 03:31:53 | 雑感

中高年の知識創造と現役活動の延長

2017-04-23 01:54:15 | 雑感
そう言えば，知の構成だけど，システムズ・エンジニアリングの方法論を掘り下げて，経済と経営の原理を押さえた経営技法を組み立てる，そんなことをアレコレ考えている，というのが個人的な状態．要は，システムズ・データのことなんだけど．

だけど，正確に言えば，周りで奮闘しておられる中高年の方々からの刺激が強くて，自分も何かを考え続ける意欲が湧いてくる，そんなことでもあるの．特に，社会人の大学院の方々だけど，明らかに高度な思考の獲得と知識創造に邁進していて，頭の下がる，という次第．

で，中高年になってビジネス関連での知識創造を行うのって，結果的に現役活動の延長に繋がる，という構図で捉えても良いように思えて・・・．ビジネス原理に基づく活動の場を自ら拵えている，ということでもあるかと．

自分のアイデアをカタチにする，というのが基本だけど，いい歳して他人のアイデアに乗っかる，というスタイルだと破綻するでしょうよ．まあ，ココイラは癖なので・・・．

頑張りましょう．












理論の研究を地道に続けることの大切さ

2017-04-23 01:17:08 | 雑感
横好き，要はそんなことであれば，とりあえず物事って続くでしょうよ．続かない，というのって，それだけで才能がない，という気がしているの．で，まあ，続くのって，まずは横好きであっても，才能がないとは言い切れない，ということでもあって・・・．

特に理論だけど，地道に続ける，ということそのものがますは大切，要はそんなことでしょうよ．個人的には，経営の理論を夢中で追究している，ということみたい．もちろん，経営科学，データ・サイエンス，システムズ・アプローチをベースに，ということ．

経営学の理論だけど，まあ，まずは横好き，ということでしょうよ．でも，やはり経済学の理論の進化？と同じで，統計物理や情報科学との絡みが気になって・・・．

頑張りましょう．

組織知識の創造

2017-04-22 09:09:00 | 雑感
知識の創造だけど、企業そのものでどう取り組むのかって重要でしょ。組織が賢くなる、要はそんなこと。

この場合の知識創造だけど、やはりビジネス・データと絡めて学習のアルゴリズムを使う、そんなことに。

で、ビジネスでのアナリティクスだけど、学習と創造の仕掛けが必要で、ベイズの利用が重要になる、ということでしょうよ。

だけど、創造をどう扱うか?

頑張りましょう。