製品開発での品質デザインにおけるデータ推論のアルゴリズム

帰納的推論と演繹的構成のことがしっかりわかっていないと品質デザインの意味が曖昧になってしまう、という気がしているの。

で、結局、帰納的推論が品質デザインでは要になる、という道筋を具体的なアルゴリズムを開発して、この利用の効果で明確にする、というのが良いでしょうよ。だけど、何となく論証の仕方に違和感もあるの。それに、ロバスト設計として既に利用されている概念でもあるし。

それと、機械学習もココイラで考えると、演繹的構成の捉え方を掘り下げて探求する、そんなことも必要でしょうよ。要は、データ同化の仕掛けを考察する、そんなこと。それに、そもそもデザインって帰納的推論だけじゃ無理っていうことで、経験による暗黙知識の形成も必要。

経営統計学って奥深いの。だけど、ココイラの論理のモデルとしてベイズがスッポリ入る、そんなことみたいなの。

考察は続くけど・・・。

頑張りましょう。