身動きできない、という状態から脱却する、ということって大切でしょうよ。
そう言えば、カフェとコワーキングスペースのビジネスだけど、潜在的な顧客の機能要求って何だろう、ということが気になっているの。
交通機関も同じで、カフェやコワーキングスペースとの融合って、この先、どうなんるんだろう・・・。
問題解決の思考をベースとした知識学習型の組織づくりだけど、データを使う、そんなやり方が必要、ということかと。
もちろん、知識構造化の工夫も必要だし、個々の力量を上げことも無視できないし、知識経営のフレームワークもしっかり・・・。
頑張りましょう。
ビジネスにおける人財育成を担う人財を育成する、ということって必要でしょうよ。人財育成の専門職養成、要はそんなことで、ココイラもビジネス・パーソンの域、というこで、大学院教育の範疇でもあるかと。
巷では、経営コンサルというお仕事で、こういったことも含んでいる、というのが少なくないように思えるの。
人財育成の専門職って、グローバルの力量も高度で、かつビジネスの理論と実践での高い能力を保持しているのって必須、さらに学究の基盤もお持ちで・・・。
頑張りましょう。
データを使う、ということで大切なのは、ディテクションを通じて状況変化を把握する、ということでしょうよ。状況変化の推論、ということで機械学習を使う、ということになるの。
だけど、ディテクションの方がきっちりできていないと・・・。これ自体もデザインが必要だし、思考とも関わるし・・・。
認識と現象を深く考える、ということってアルゴリズムの考究では必須、そんなことでしょうよ。それに、経営学の基本理論を扱う上でも必要だし、ＡＩによる意思決定をデザインすることでも。
データサイエンスだけど、思考モデルの探求もしっかり扱う、というのが必要でしょうよ。ビジネスの分野ではさらに広がて・・・。
ＡＩの品質・信頼性・安全性、要はそんなことが気になっているの。
ココイラも研究の範疇で、どう構成しようかと、アレコレと考えて・・・。
熱の現象を解明する統計力学だけど、情報との類似的な絡みに着目して、ココイラを情報物理としても構成している、というのが巷でのやり口、そんな具合。
で、こういった体系がベイズ推論にも関わって、さらに機械学習のアルゴリズムを実現している、という体系でもあるの。
要は、ビジネスでの意思決定だけど、知識情報推論を使ったツールの展開が勢いを増す、ということって感じられるのだけど、理論そのものは熱の現象とも繋がるの。もちろん、あくまでも、アルゴリズムの構成基盤での繋がりであって、意思決定が熱で行われるわけでもないのだけど・・・。
現象論だけど、ＡＩとは表裏、そんなことでもあって、こういった構図を俯瞰するのって大切でしょうよ。
量子力学も同じよう考えると、量子コンピュータと相俟って、知識と知能、さらに創造ってどうなっていくのか・・・。
経営意思決定とも絡むことで、経営統計学って最先端の・・・。
ココイラも、何しろ懸命に・・・。もちろん、応用数理だけでなく経済学もしっかりお勉強する、そんなことって必須。
経営統計学だけど、最先端の学問、ということでしょうよ。