時間との絡みも含めた場の概念だけど、創造にもあてて考える、というのが嫌いじゃない、そんなことが個人的な心境。
要は、創造できる場に拘って居続ける、そんなこと。
頑張りましょう。
創造が行き詰る、ということを避ける術だけど、歴史と哲学を大切にする姿勢、そんなことを感じているの。あくまでも、個人的な雑感だけど。
正確には、お勉強しないと落ち着かない、ということが起こる、そんな表現が良いかもしれないのだけど・・・。
文学と芸術も同じような感覚なんだけど、でも、何となく体系でなく、ただ興味の赴くまま、ということかと。
とりあえず、データ・サイエンスに絞って言えば、ココイラってとても大切、ということに。
頑張りましょう。
やはり、きっちり方法論を体系としてまとめ続けたい、そんなこと。問題解決と意思決定のことで、経営ではコアに含まれる、という位置づけで、方法論の基礎って経営科学と重なる、ということに。
経営科学を体系的に捉えて広く含んだ構成って、やはり管理科学や経営システム科学といったことで、個人的にはココイラを大切にしている、という具合。
実践との関わりを大切にしながら数理での創成を徹底する、というやり口だけど、実直に貫くだけ、というのが自分の使命で・・・。
頑張りましょう。
企業の方々向けのセミナーだけど、ケースを使ったグループ演習をきっちり取り込んで協調知識形成の仕掛けも理解して戴く、そんな工夫って必要でしょうよ。
協調知識の形成方法やグループでの創造創造の具現化といったことだけど、ココイラの基礎能力ができていないと、やはりセミナーに出ても効果が上がらない、という気がしているの。
ココイラってお仕事の基本能力でもあるのだけど、案外、企業さまの経営を映し出している、そんなことも感じて・・・。まずは、基礎からの積み上げを企業内で蓄積して、その上で外部でのセミナーに出る、そんなことって必要でしょうよ。
実は、品質を対象とした問題解決だけど、こういったベースも含んでいて、とても効果的、ということかと。要は、改善の活動が徹底されている企業さまって様々な展開が効果的に進む、ということを個人的に感じている、そんなこと。
頑張りましょう。
めげずにやっていると世の中の価値観が変化してやり易くなる、というのって価値創造では稀有じゃない、そんなことかと。
経済・経営系でのデータ関連の授業だけど、ベイズやＭＣＭＣ、機械学習、それとリアルオプションといった種々の価値評価でのこれらの応用など、こういったことに関心を持たれる学生さんって徐々に増えてきている、という気もしているの。
だけど、20年くらい前にもココイラに興味を抱いて戴いた優秀な学生さんっておられたし、10年くらい前にもでやはりおられて。まあ、教えているコアって変わらない、そんなことでもあるの。
とりあえず、ＳＶモデルの状態空間表現、そしてフィルタリングと推定、およびベイズ推論のあたりまでしっかり扱う、というのが現在の状況。それと、機械学習の基本、それに情報量規準も。
だけど、昔に比べたら、ゼミで教えるのでなく、講義形式の授業で扱う、そんなことに。
昔の学生さん方と築いた資産がそのまま継続されて、少しずつ展開し続けて・・・。やはり、関わって戴いた優秀な方々には感謝なの。知識創造の基盤でもあるけど。
頑張りましょう。
経済。経営系の学生さん方向けの機械学習絡みの授業だけど、とても大切でしょうよ。ベースとしては、ビジネス・アナリティクスのプロフェッショナル養成の体系の中でのことってなるけど、今後はより高度になって・・・。
だけど、とても大切のことは、経済・経営の基本も理解して戴く、ということ。特に、ファイナンスの理解って重要なの。
頑張りましょう。
経営科学だけど、ソリューションのツール創成って必須でしょうよ。
結局、創成を続けるのって、高度な専門能力の向上を徹底的に追及する、ということでもあるけど。
独自のソリューションを創成して、実戦での導入を徹底する、というやり口って大切でしょうよ。要は、AI絡みのアプリケーションの開発、ということ。
頑張りましょう。
現象を理論で考察する能力だけど、とても大切でしょうよ。当たり前のように思えるけど、場当たり的なことに慣れてくると、理論を否定することで安心する、そんな境地に陥る、ということになって・・・。
頑張りましょう。