品質経営における人財育成の基盤を考察することの大切さ

QCサークルの話題だけど、社会人大学院のMBAの授業で取り上げてはいるけど、やはり理論での説明をきっちり行うのが良いかと。

組織の学習、システム思考、それと暗黙知および形式知、PDCAといったことが基盤にはなるけど、これらの根底にあるボトムアップの枠組みを従業員満足やイノベーションでどう構成するのか、というアタリが大切かと。

信頼性・安全性で捉えると設計でのつくり込みが必要で、ココイラのでのボトムアップを知識創造の形成でしっかりと理論構成を行う、というのが何しろ重要で・・・。もちろん、技法とも絡むし、データや知識の処理をAIで行う、ということも・・・。

そう言えば、毎日考え続けて、少しずつ積み上げる、というのって、職としての自己形成であって・・・。苦笑されるくらい淡々と坦々に続ける、というのが理想的な姿ではあるかと。

経済状況の把握、およびデータサイエンスの応用

ココイラだけど、数理経済学と統計科学の融合だけでなく、経済学の知識を深化させるのと、Pythonのテクニックで展開を実践する、ということが必要でしょうよ。経済状況の把握、およびデータサイエンスの応用のことだけど、確率モデリングと計量ファイナンスをさらに深めるのと、もちろん広げて・・・。

そう言えば、数学をより深く、ということへの思いが強まっている、というのが個人的な状況で、何しろ抽象的に・・・。だけど、実践との繋がりを目指している、そんなこと。

思考の深化

様々な知識への関心と影響をコツコツと蓄積、ということが思考を深化させる、そんなことかと。もちろん、専門の深化とも絡んで・・・｡

探索の方は、知識の専門への応用、さらに専門そのものを展開する、というアタリが関わる、ということに。

深化と探索は独立でないので、ココイラを意識すると、教養の位置付けの考察ができる感じで、アレコレと・・・。

品質のリスキリング、およびデータサイエンスの展開、さらに信頼性・安全性の認識

徹底した現場力の向上だけど、とても大切でしょうよ。

個人的には、品質に関するリスキリング、およびデータサイエンスによる問題解決の展開が基盤、という捉え方をしている、そんなこと。

それと、信頼性と安全性の認識も。