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

ビジネス意思決定の技法

2019-11-25 07:00:27 | 雑感
データサイエンス、確率論、ゲーム理論、ミクロ経済学といったアタリをしっかり使う、という姿勢って大切でしょうよ。ビジネス意思決定の技法、要はそんなこと。

思考の強さ、そして賢さの柔軟性だけど、行き詰らないためには必須、という気がしているの。もちろん、組織での創造に繋げる、そんな能力も相俟って身につける、ということが良いかと。

頑張りましょう。

雑菌の侵入

2019-11-25 06:00:00 | 雑感
そう言えば、昨年の今頃だけど、抗生物質のお薬で体調を戻した、ということだったかと。

昨年とは違う疾病だけど、今年もこの1ヵ月ほど体調が悪く、それで抗生物質のお薬で回復、そんなこと。

雑菌が入り込んで、ということでしょうけど、そのうちお薬が効かなくなる、ということも考えられて、やはり予防が必要なんだけど・・・。

実は、夏とその終わり頃にジョギングを頑張り過ぎると、案外、秋から冬にかけて厄介なことが起こる、そんなことを疑っている、という具合。あくまでも個人的な場合でのことだけど、疲労ってやはり疾病の原因で、雑菌に弱くなって・・・。

自分を追い込み過ぎて破綻する、という構図にも似ていて・・・。


視点と思考を多角的に・・・

2019-11-24 18:20:22 | 雑感
少しばかり新しいことを考え始めている、只今、そんな状況かと。個人的な考究のことで、漠然としていたことを多角的な視点と思考で体系的に整理して・・・。

そう言えば、自分のお役目をどう全うするのか、ということも相俟って、ちょこっと深さも感じて・・・。

地域活性絡みの受託研究の結果をまとめる、ということもしていて、やはりこの分野との関わりを重視したい、要はそんなこと。経営統計学の範疇でもあるし、さらにデータ経営、品質経営の拡張でもあって・・・。

頑張りましょう。


債券とリスク、金利、さらにデリバティブ

2019-11-24 01:22:40 | 雑感
社会人MBAの授業だけど、債券の概要を理解してもらった、只今、そんな状態。さらに、リスクと金利に関して掘り下げて、そしてデリバティブとの関りに進む、という予定。

もちろん、事業そのものの経営評価と併せて知識を深める、そんな工夫も・・・。

コーポレートファイナンス、それと企業評価ともきっちり繋げるのが良いのでしょうけど、ココイラは別の機会に。

もちろん、ココイラのだけど、不確実性下での意思決定、という括りで技法として整理して扱う、そんな構成そのものを追求するのが個人的なお役目、ということなの。経営統計学の範疇、ということ。

頑張りましょう。



悪循環

2019-11-24 01:10:50 | 雑感
金融だけど、数理で捉える、そんなことって重要でしょうよ。だけど、事業そのものの価値を経営に基づいて考察できないと、悪循環に陥ってしまう、という気がしているの。

数理を使った理論だけど、要は実践との融合をしっかり身につけて考究する癖が無いと、落ち着きのない状態が続いて・・・。







ものづくり、サービス、社会的使命を取り込んだイノベーションとファイナンス

2019-11-23 07:37:20 | 雑感
経営技法の開発だけど、対象が複雑になればココイラも難しくなっていく、という構図なの。データサインエスや機械学習、AIといった分野だけど、対象がヤヤコシくなれば困難さも増して・・・。

要は、やり始めはウマく行くけど、ある域に達すると進展ができ難くなる、ということって多いでしょうよ。

特に、ものづくり、サービス、社会的使命を取り込んだイノベーションとファイナンスのアタリだと、対象とともにデータ経営の構成もアレコレと工夫が必要になってくる、ということかと。

そう言えば、統計科学をお勉強したときに、ココイラのことも授かった、というのが個人的な経験。徹底的に対象を大切にするのって、方法論の構成では必須、そんなこと。

経営に入り込んで、ここから出ない、というやり口って、師匠からの教えの影響、そんなこと。あくまでも個人的なことだけど。

頑張りましょう。

金融リスクの計量分析

2019-11-23 01:04:21 | 雑感
経営絡みのデータを使った分析だけど、ココイラの方法論をしっかり構築し続ける、ということって大切でしょうよ。

そう言えば、金融だけど、この分野だけでも奥深くて広い、そんなこと。確かに、体系的にしっかりお勉強に励んで、基礎を徹底的に身につける、そんな時期も必要で、特に若い頃に・・・。

経済学と経営学をしっかりお勉強する、ということも必要なの。もちろん、データサイエンスがコアだけど。それと、数学はきっちり。

頑張りましょう。