Why?経営+数学

Why?

経営+数学

世の中はデータ志向に

ビックデータ時代の現在、データサイエンスの考え方が広く受け入れられるようになり、人工知能、データサイエンスの領域では統計分析に適したプログラミング言語Rや人工知能開発・機械学習に適した言語であるPython、GoogleのTensorFlowなどのオープンソースがテクノロジーの進歩を支える流れが出来始めました。複雑化するデータサイエンスの領域ですが、次のように4つに分けることが出来ます。

世の中はデータ志向に

このように目に見えない“理論”と目に見える“現象や技術”で世界を説明しよう、というのがデータサイエンスの考えです。しかし、誰でも無料でかつ簡単にツールとしてデータサイエンス技術を使えるようになったにも関わらず“経営に“十分に活かせている企業とそうでない企業があるのはなぜでしょうか。

ビッグデータ時代の経営に必要なこと

そんなビックデータ時代においても経営に必要な力といえば大きく変化はなく

・右に進むのか左に進むのか、という経営の舵を取るための「戦略立案力

・その戦略を具体的な形に落とし込むための「サービス構築力

の2つと言い切ることが出来るでしょう。データ時代の経営をデータサイエンスの領域でとらえなおすと「戦略立案力」は“理論“の力、「サービス構築力」は”技術“の力と説明することが出来ます。

ビッグデータ時代の経営に必要なこと
つまり「戦略立案力」は最適化数学、オペレーションズ・リサーチなどの現実を忠実に表現しうる仮想モデルを作成し、そのもとでシミュレーションを行ったり最適な解(行動)を導出したりする分野によってサポートされ、「サービス構築力」は機械学習、人工知能(AI)などのビックデータを用いたアナリティクスや大規模計算技術によって以前よりもクオリティを高められるということです。  

データサイエンスの根底にあるのは数学

ここで注目していただきたいのは、これらのデータサイエンスの技術は全て「数学」によって成り立っているという事実です。つまり言い換えるならば、ビッグデータ時代において、経営を根底で支えるのは「数学」であるということなのです。オープンソース化でデータサイエンスや人工知能がコモディティ化した現在において、本質的かつ優位性のある「戦略立案力」「サービス構築力」を求めるのであれば、容易に利用できるようになった上辺の部分ではなく、その基礎となる「数学」の部分に立ち返ることができるかどうかがカギになるのです。そのことが間違いなく企業経営の根本的な差別化要因といえます。このことにいち早く気付き

経営戦略の数学的最適化

サービス&プロセスの人工知能化

として実践しているのが我々のサービス Math For Biz です。

“誰でも”では無い数学

多くの企業にとっての問題はデータサイエンスがコモディティ化した現在、上辺の技術は簡単に手に入れられるのに対し、その根底をなす「数学」という知恵は一朝一夕で習得することは出来ない、という点です。

しかし、我々にはその「数学」があります。御社のもつビジネスナレッジと我々のもつ数学を組み合わせることによって今まで想像もつかなかったソリューションを一緒に作ってみませんか。

いつまでも価値の変わらないサービス Math For Biz を是非ご利用ください。

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