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

数理モデリングの思考形成

2018-05-25 22:24:44 | 雑感
統計学だけど，モデリングの枠組みを広げる，そんなやり口って重要なの．要は，統計モデリングが広がってもいる，そんなこと．

そう言えば，現象の把握と問題の抽出，そして解決，という思考プロセスだけど，数理との関りが感覚的に理解できないと，抽象と具現の方法論に落とし込めない，そんなことかと．もちろん，これを避けないと・・・．

データ・サイエンスではこういったアタリが重要なの．数理モデリングの思考形成って才能と運が必要で，恵まれない，ということもあり得る，そんなことでしょうよ．

で，自分はどうするか？　余計なことは考えず，このまま継続，そんなこと．

頑張りましょう．

ベイズ計算

2018-05-25 21:02:11 | 雑感
アレコレと数値計算しながらなんだけど，ベイズのモデリングと推論を考察している，という具合．

だけど，数式を弄らないと，どうしても気持ちが落ち着かずで・・・．

MCMCの計算ソフトだけど，モデルを記述してRで読みだして，その後に結果を吟味して，といういうのって，確かに楽なんだけど，でも，どうも気になることが出てきて，結局，自分でつくって・・・．

さらに，非線形フィルタリングもで，ココイラをきっちり理解するには，かなりの腕力が必要で，グリッドを使ったデータ同化とも絡めて・・・．数理モデリングの全体像を理解する，そんな力量が必要でしょ．

だけど，階層ベイズって，ほんと，奥深いの．色々なことの基盤にもなっていて，かつ展開の可能性が様々，そんなこと．要は，一般化した状態空間で捉えると，理論と応用の基盤が見えてくる感じなの．

で，こういったアタリの思考だけど，数学と物理学，それと計算科学の鍛錬って必要で，個人的にはビジネス・アナリティクスの基礎として，これらをどう扱うのか，悩みが深い，そんなことでもあるの．

要は，社会科学を中心に学んでおられる方々に，どうわかってもらうのか，ということで，特に物理学のこと．数学って実はかなり社会科学には浸透しているでしょ．だけど，物理学を経済学で置き換えて，同じような発想を探る，そんなことでも可能のように感じているのだけど・・・．

物理学と経済学って表裏，そんな捉え方を個人的にはしていて・・・．かなり乱暴ではあるけど・・・．

頑張りましょう．




ビジネス・アナリティクス

2018-05-25 08:05:36 | 雑感
データ解析の力量だけど，ビジネスでは必要される基本的な能力でしょうよ．エクセルを超えての力量を身につて欲しい，そんな気がしているの．

できれば，機械学習を使いこなして，ロボットよりも創造の知を賢く・・・．

AIよりも賢くになるには，データサイエンスの仕組みを知るのも手なの．で，さらに賢いAIを創るにも．

頑張りましょう．

思考の依存に陥ると厄介なことに

2018-05-25 07:48:46 | 雑感
共創に必要な協調知識の創造だけど，思考のオリジナルを常に意識して取り組まないと，先に進まないし，余りに他に依存していると，創出が困難になったときに稚拙な振る舞いになって・・・．

自ら考える，そんなことって意識した鍛錬も必要でしょうよ．50歳を過ぎると，正直，考える力量に不安も出てきて・・・．その一方で，何となく自信もあって・・・．

頑張りましょう．





イノベーション品質

2018-05-25 07:09:13 | 雑感
イノベーション・マネジメントだけど，技法に落とし込む，そんなことって必須でしょうよ．

例えば，企画・開発，設計，工程，さらに営業のコンカレントを重視して，プロジェクトを明確にして知識共有と創造を組織に促し，かつ組織での学習そのものを高める，ということの至る所で使われる方法論とツールのこと．もちろん，製品に込められる価値が市場で受け入れられるのって，つくり込まれた知識構成が基盤であって，それらが企業における全ての活動，すなわち技法と連携している，という仕組みを組織として認識していることも重要で，ココイラがアレコレと乖離してしまうと空回りになって・・・．小さな部品であっても，製品には企業の全てが込められている，そんなこと．

成長の後は衰退ってやってるし，市場での価値評価が低迷してしまえば，組織の崩壊って容易でもあるしで，イノベーションに関わるリスク事象の発生に関する仕組みをしっかり捉える，そんなことも大切で，結局，イノベーションを取り巻く技法の構成って何しろ重要．

で，こういったマネジメントをイノベーション品質として捉えなおす，そんなことも大切でしょうよ．

この先だけど，知識経営って組織の要になって行くでしょうし，創造と学習の能力って，組織だけでなく，経営専門職のビジネス・パーソンに求められる基盤として強調されるでしょうし，何しろ知力が求められる，そんなことかと．

人の育成ってイノベーション品質の本質でもあるの．だけど，自ら考える，ということができないと，何もできない，という原理が存在していて，ココイラって，色々と絡んでいて厄介でもあるの．

その一方で，高度な創造思考を身に付けて，かつ才能が豊富で，こういった方々が集まって，そして常にイノベーションを創出している，そんな企業さまも存在していて・・・．イノベーション品質が高い，要はそんなことかと．

頑張りましょう．




5月24日(木)のつぶやき

2018-05-25 04:45:45 | 雑感

機械学習と品質・信頼性の技法

2018-05-24 18:22:19 | 雑感
思考を変えて新しいとらえ方を導入する，そんなことって大切でしょうよ．誤ると経営危機に繋がる，そんなことにも．

品質マネジメントだけど，コレ自体のイノベーションが必要なの．本気でこの意味を理解しないと，厄介なことになるので・・・．個人的には，愚直に続けるだけなんだけど．ビジネスから離れない，そんなことでもあるの．

頑張りましょう．


統計的意思決定論の大切さ

2018-05-24 18:05:54 | 雑感
ビジネス・アナリティクスでのアルゴリズム開発だけど，ココイラって重要って考えているの．で，体系をつくるのなら，統計的意思決定論，そんなことが学問的に追及していることになるかと．

そう言えば，地域活性だけど，案外，データサイエンスって色々と使える，そんなことも考えているの．まずは，中小企業の活性化を中心に，積極的に機械学習を導入して・・・．特に，ものづくりで・・・．

この先だけど，10年も経てば経営の技法って大きく変わる，そんなことを感じているの．だけど，経営学の基本から推察しないと，キーとなる技法の考え方を誤ってもしまう，というリスクもあって・・・．

頑張りましょう．

機械学習の基礎を理解するための教材づくり

2018-05-24 17:52:31 | 雑感
Rを使ったデータ解析の授業だけど，機械学習も絡めて理解をしてもらう，そんなことが良いでしょうよ．

只今，アレコレとプログラミングなの．要は，教材の作成，そんなこと．

だけど，やはり基本の統計学が重要で，もちろん，授業の目的はコレの理解なんだけど，やはりその展開も必要で・・・．それに，応用を扱うけど，そのベースはビジネス，ということ．経営の専門科目としての統計データ解析では，AI関連を無視できない，そんなこと．

ビジネス・アナリティクスの基礎と応用だけど，徹底的に探求する，という自分の考究を続ける，そんなことが基盤でもあるの．理論のノート，それに数学の鍛錬，さらにプログラミングの腕も上げて・・・．

頑張りましょう．

生産システムの変革

2018-05-24 08:30:01 | 雑感
次世代のものづくり体制だけど，IoTとAIを抜きには考えられない，そんな状況でしょうよ．それに，グローバルやダイバーシティも絡んで，急変も考えられて・・・．

特に，経営技法をしっかり組み立てて対処する，ということが大切でしょうよ．価値の創造と変換を人と組織，知の学習を通じてどう行って行くのか，要はそんなことの方法論をデザインして・・・．

そう言えば，技術経営だけど，個人的には社会科学をベースに技法へと展開させる，というのに興味があるの．エンジニアだけだと発想がどうも狭くなるみたい，という気がしていて・・・．

経営の専門職の育成って凄く大切なの．変化を先取りした生産システムの構築を誤ってしまうと，厄介なことになってしまうでしょうよ．

頑張りましょう．