ビジネスでの技法だけど，編み出したやり方を広めて，有用であることを認めてもらう，というプロセスが重要でしょうよ．ベイズを使ったやり方だけど，地道にココイラでの開発を続けるだけかなー．こういったツールを基盤にシステムズ・データの構成が展開する，そんな自分のアイデアを信じるだけ．
統計学を経営の現場に広げる・・・，個人的な基本姿勢ってまずはコレでしょうよ．だけど，ICTの発展でココイラの技法が飛躍的に高度なものに．それでも，基本姿勢を変えずに，ベイズ理論，機械学習論，計算統計学，情報量規準・・・が経営技法として広まるようにする，ということに．
研究が好きで，朝から晩まで，何しろ科学する，コレを続けたいのであれば，また機会ってあるんじゃないかと．世の中，解かなきゃいけないことって多いし・・・．そう言えば，医療のことだけど，現場を知らな過ぎる，個人的には
ココイラを克服しないと・・・．現場ってテーマがいっぱい．
データだけど，やはりコレを知にするにはアルゴリズムが必要．そもそも，データと言っても，あまりに膨大で漠然で，ココから知の構成って簡単じゃないでしょ．でも，知はつくられているし，さらに展開してもいるし．データによって知がつくられるけど，知がデータを疑う場合もあって，学習の基本かな
投資理論だけど，リスク計量の方法論をきっちりまとめたい，そんなことを考えているの．もちろん，自分のアイデアでココイラのことを体系としてまとめたいのだけど，かなりの時間が必要．自分で組み立てるのって，まずは，信じることかなー，基本のアイデアのことだけど．地道に少しずつ進む，のが最良
企業の現場だけど，どこを指すのか，かなり曖昧でもあるかなー．だけど，科学的方法論，やはり大切でしょうよ，現場では．
授業の準備，そんなことをやっていて，結局，朝になりそう．主成分分析と因子分析をわかり易く解説する，そんな内容なんだけど，どうも上手く説明できない感じ．集中講義だから，寝ておかないと，体が持たないし．きっちり授業やるには，やはり，固有値と固有ベクトルは外せないでしょ．どうする？
とても不思議な現象に出会ったの．ある乗数だと不思議にも上手く同定できる，そんなこと．何が隠されているんだろう？ 非線形の現象だけど，数式で見いだすと，その不思議さがあまりに不思議で不思議なくらい不思議なの．でも，この数式が美しいって思ってしまうけど．現象じゃないの，数式なの．
ある自動車会社さんの工場に行ってきたの．個人的には，機械系の現場ってワクワクするの．とてもお勉強になり，ホント，感謝でいっぱい．岡山は久しぶりで，それもやはりウキウキした気分に．来週は鉄鋼会社に行ける機会もあるのだけど，こちらは別のお仕事？があって・・・．現場は大切．
貝瀬 徹 （兵庫県立大学） @tetsu81