案外、先端の技法、ということに。機械学習とベイズに基づく統計的品質管理の方法論構成のこと。AI品質経営の基盤、そんな位置づけとして開発するのって必須でしょうよ。
数理情報の方法論が拡がってデータとAIの展開がさらに活性されていく、という捉え方って間違いではないでしょうよ。もちろん、同時にグローバル化も。
クラウドとエッジでの学習のやり取りを理解すると、組織での学習と創造がココイラによって進化していく姿が想像できて、さらに理論と応用も深まって・・・。
既に変化した世の中になっている、ということでしょうよ。
品質経営だけど、公共および地域を対象にする、そんな捉え方だと、社会資本の品質・信頼性・安全性に辿り着く、ということでしょうよ。もちろん、価値評価およびコスティングも入れ込んでのこと。
考えることってアレコレあって・・・。
結局、AIビジネスに関わることだけど、ココイラが気になっている、という状態。データ・デザインとロバスト最適化のこと。もちろん、数理構造が基盤だけど、より高度な探究が必要で・・・。