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

機械学習アルゴリズムの開発とその応用

2019-04-30 11:54:24 | 雑感
新しいアルゴリズムをきっちり開発する、というやり口だけど大切でしょうよ。もちろん、パッケージを使いこなす、ということも基本なんだけど、数学をベースに新しいことを考えて・・・。

経営科学の研究だけど、ココイラも範疇でしょうよ。もちろん、応用をしっかり・・・。

頑張りましょう。

信用リスク解析

2019-04-30 10:39:30 | 雑感
教材の検討、とういう状態。確率解析も含めきっちり教える、そんなこと。

そう言えば、金融経済の定量分析だけど、ココイラだけでも専門教育の体系を具現化したい、ということを考えていて、こちらの方もコツコツと進める、そんなこと。

金融情報に関する意思決定の技法だけど、この先の変化をしっかり見据えて・・・。要は、イノベーションの表裏でデフォルトも考える、そんなこと。

頑張りましょう。

企業分析

2019-04-30 09:12:46 | 雑感
学部のゼミだけど、4月はシステム思考とデザイン思考の入門、そんなことをケースを使いながらグループワーキングで演習、という内容。3年生なので、経営学の知識も他の授業で培っていて、それで結論の筋道も無理がない、ということかと。

で、5月だけど、企業分析の演習、という内容の予定。会計と情報コースの学生さん方ということでもあって、ココイラって基礎を既に知っている、そんな状態。とりあえず、意思決定技法のフレームワークに繋げる、ということが目的。

6月はマーケットそのものの分析で、金融だけでなく、もの・サービスも扱うことに。混乱させないように整理しながら・・・。

そう言えば、外部の方のお話を聴く、あるいは実践の現場を取材に行く、ということも予定していて、アレコレと検討、という具合。

定性および定量による意思決定の分析、そんなことがゼミの柱で、基盤から丁寧に積み上げて・・・。全員ではないけど、RかPythonを使って実証とシミュレーションに挑む、そんな内容の卒論に繋げて・・・。もちろん、Excelでも良いのだけど。

頑張りましょう。


Rによる回帰分析

2019-04-29 07:57:28 | 雑感
モデルと推定の理解をコアに。今日の授業で扱う回帰分析のこと。

だけど、計量分析では検定のことをアレコレと理解する必要があって、学生さんにとっては難所が色々とあるの。丁寧に進めて、時系列解析に繋げる、というやり口。

そう言えば、アメリカの大学で授業を受けたときもこういった流れで、やはり社会科学をベースにしていた、ということでもあるかなーと。

頑張りましょう。


品質経営の大切さ

2019-04-29 07:27:00 | 雑感
品質経営の導入だけど、継続、というのが基本なんでしょうよ。ココイラをしっかり体系に落とし込んで、その上で具体的な導入のツールをつくりたい、ということを強く感じている、そんなこと。

もちろん、今まで個人的にやってきたことなんだけど、もう少し一般化して・・・。経営技法としてのツールをしっかり・・・。

頑張りましょう。

経済・経営系のデータ・サイエンス教育

2019-04-29 07:12:56 | 雑感
今までずっとやってきたことだけど、経済・経営系での統計モデリングと推定の教育ってやはり重要でしょうよ。特に、システムズ・アプローチとデザインをベースにしたデータ活用、そんなことへの要求に応える、ということをしっかり満たす必要があるの。

地道にコツコツを積み上げる、というやり方が最善でしょうよ。ココイラも今までずっとやってきたことなんだけど、でも、学生さんの方の関心が高まってきている、ということを感じるの。

頑張りましょう。

Financial Analytics

2019-04-29 06:37:08 | 雑感
経済学の基本を理解して、かつ金融経済学、および経営分析もきっちり身につける、ということが必要でしょうよ。金融に関するデータ解析の専門職育成のこと。

ものちろん、データ・サイエンスの腕を上げる、ということって必須で、ココイラの鍛錬がコアではあるのだけど、基盤がしっかりできていないと、中途半端な状態になって・・・。

そう言えば、海外の大学院教育だけど、1年でこういったことを学ぶ、そんなところもあるのだけど、もう少し掘り下げて調べてみようかと。

頑張りましょう。

授業の準備

2019-04-28 15:18:48 | 雑感
明日は授業、ということで、只今、その準備をしている、という状態。時系列データ解析とゼミの2つで、両方とも学部の学生さんが対象。

Rを使った時系列データ解析だけど、基本をしっかり理解してもらう、ということで、プログラミングと統計学の基礎を同時こなしてもらっていて、やはり繰り返しの説明が良いやり方、ということみたい。穴埋めの演習問題も用意して、しっかり身につくように工夫するのって必須でしょうよ。

だけど、確率過程、そして時系列モデルと推定に入ると混乱が予想できるので・・・。周波数領域と時間領域、それにフィルタリングも扱う必要があるので、工夫を凝らして・・・。

で、ゼミの方だけど、まずは前回までの課題をプレゼンしてもらって、こちらの質問に答えて戴く、ということ。その後は次の課題に入る予定で、製造業のケースを扱う、そんなことに。教材用のケースはMBAの授業でつくったものだけど、もちろん学部で使う場合には検討の視点をステップで与える、というやり方。

そう言えば、ケースづくりの企業取材をそろそろ行って、新しいケースの準備もしたいのだけど・・・。教材づくりに企業さまを訪問させて戴いて、何しろ色々と教えて下さる、そんなことってココロが動かされる、という心境に。

ストーリーとシナリオを使ったケース作成だけど、ビジネスの人材育成ではとても効果的で・・・。

頑張りましょう。







Python

2019-04-27 07:25:59 | 雑感
プログラミングを扱う授業だけど、RだけでなくPythonのことも考えておく必要があって・・・。欲張る必要はないのだけど、どうしようかと、ちょこっと気にはなっている、そんなこと。

個人的には、Fortranが好きでもあるのだけど、並列計算のことを考えると、今後はどうなるか?



社会人の方々向け高度専門職教育の大切さ

2019-04-27 06:49:45 | 雑感
高度専門職の教育だけど、社会人向け、というアタリってとても重要。もちろん、若い方々向けも必要なんだけど、こちらは基礎固めからの積み上げをきっちり行う必要があって、専門職教育の前から地道に・・・。

社会人の方々だけど、基礎ができている、というのが前提になるのだけど、案外、ココイラって難しいでしょ。実務経験で培ってきた能力だけで思考を高めるのって無理がある、という場合もあって、基盤の形成も影響して・・・。

色々と考えることって多いのだけど、個人的には取り組み続ける、そんなこと。

頑張りましょう。