Fall termを振り返る (1) - Date, Models and Decisions

MIT Sloan一年生の秋学期は、コア科目と呼ばれる必修授業を履修する。

コア科目で学んだことを振り返る、まず第一発目は Data, Models and Decisionsから。


15.060 Data, Models and Decisions （略してDMD）

(1) 学んだ内容

ビジネスには問題がつきもので、二者択一か もしくは三択・四択、それ以上の選択肢からの決断に迫られるときがある。

　○　商品を輸送する。コストは高いけど早い飛行機か？遅いけど安いトラックか？
　○　新製品に関するリサーチデータがある。マーケティング上、どれを信頼してどれを捨てるか？
　○　そもそもリサーチをするか？するなら最大いくらまでお金をかけるべきか？　

そんな問題を数学的・統計的に分析し、何がベストかを知るための方法を学ぶのがこのクラスだ。
学んだ手法は下記のとおり。

　= Decision tree analysis
　= Discrete/Continuous probability distribution
　= The normal distribution
　= Regression models
　= Linear/Non-linear optimization
　= Discrete Optimization


(2) 授業の進め方

普段の授業はレクチャースタイル。
教授が書いた本に沿ってクラスでコンセプトを学び、宿題で応用編（ビジネスケース）を解いて、またそれをクラスで議論した。

先生は一見コワモテだが、実は（少し下手な）冗談を言ってクラスを和ませる、愛嬌のあるおじさんだった。


(3) 感じたこと

大学を卒業して、そろそろ9年。
この授業で久しぶりに学問としての数学に触れた。

久しぶりに数学を勉強して思ったのは、数字でビジネスを分析するのは大変気持ちがよい、ということ。
白か黒かがはっきりと付くからだ。
パラメータを決めて統計手法を駆使することで、どんな問題もほとんどバシッと判断が付く。

もちろん、現実社会はそんなにうまくいかない。
パラメータなんてはっきり決まっているわけではない。
ポリティカルな要素が決定を左右することも多い。
結局 感覚的・経験的に意思決定をするのがこの世の常だ。
特に商社で営業をしていると、【世の中は情緒で動いている】という場面に多く出くわし、それが観念として定着してしまう。
それはそれで正しいはずだ。

ただDMDでさまざまな手法を学んだ結果、そんな世の中でも統計や分析が意思決定の一助になるということを改めて学んだ。


(4) Take awayをひとことでいうと

割り切ることで見えてくるものがある。それも意外と大事。