三行世界。 覚えておく必要のある情報は、パッションの種と基礎知識。
情報過多・情報不足・バイアスの対策を、明確にしておこう。本当に覚えておくべき情報など、とても限定的だ。自分のパッションを素直に焚き付けるための情報と、通用力のある基礎知識があれば事足りる。現実解。この目線で対策しておけば、活躍できる土俵が作...
三行世界。 三行世界。 教養は、根本的に「ひけらかし」にはならない。
「教養」という概念がAIや社会の出来事で用いられやすくなっているから、明確にしておこう。「教養」は、立ち居振る舞いを含めて陶冶(とうや)される人間性や専門性の根幹や基礎だから、「教養をひけらかす」のは根本的に言葉の辻褄が合わない。正確には「...
三行世界。 全く相容れないなら、事実や背景を細かく伝える必要などない。
三行世界。 統計学(データサイエンス及びAI含む)とFP&Aの間には、権限の崖がある。
統計学やデータサイエンスやAIについて技術的に解説する商業執筆や書籍は数多くあるが、FP&Aの技術ついての同様の執筆は、私を含め数人しかおらず、ほぼ皆無である。この崖の理由は、FP&Aが扱うデータ分析が「権限に基づく行動管理」であるゆえだ。...
三行世界。 今のAIで出来ることは、100点満点で75点レベルの仕事。
現時点のAIで出来ることは、100点満点で75点をコンスタントに取る仕事だ。人によってはAI活用で仕事の出来栄えが85〜90点に達するが、使い方が悪いとあっさり50〜60点で終わる。現実解。ということは、まだ使い手に依存している段階ゆえ、今...
daily13 事実の直視。 年収の本質は、資本の厚さ。
成果主義や実力主義という「メリトクラシー」が企業で使われるようになって久しい。私はこの概念を、大学生のときに学んだ教育学や行政学という学問分野で知った。このときわかったことだが、年収はその環境や分野にどれだけ資本が集まるかで全て決まるという...
データ分析ここだけ話。 統計学を掘り下げると、物理学・工学と純粋数学に行き着く。
「統計学は数学ではない」という言説がある。単にアンケートデータ処理や予測工程の「運用者」であれば「Yes」だ。検定や回帰分析や多変量解析を用いるだけの場合、統計学の習得は「工学分野の現場オペレーター」的な学習にとどまるためである。これは古典...
daily14 壁。 「社長の右腕役がいない」という壁を嘆くよりも、「チームプレー」に持ち込むほうが低ハードル。
ストレートに申し上げよう。「社長の右腕役」を求める必要は、そもそもない。というのも、右腕役は雇ったその人に何かあったら、それで終わりになってしまうためだ。そうではなく、意図を汲みつつ有機的に行動する「幹部チーム」が機能すればいい。場合によっ...
daily13 事実の直視。 ファーストキャリアの論点。
「ファーストキャリアで何を選ぶか」という話題は、常に迷うところだろう。私は常日頃から「楽勝できるところで楽勝すべし」と繰り返している。それゆえ「こう活躍したい！この分野がやりたい！」と即答できる強烈な執念やパッションがある場合はさておき、そ...
三行世界。 就職のメリット。
みんな独立したがるが、就職のメリットを挙げておこう。大きい規模や格式の高い仕事に触れられるため、何の取り柄もなく独立した人をあっさり凌駕できる。独立する際、その背景はとても役に立ってしまう。現実解。自分の場合は、アナリストとして統計学を携え...