大学公開講座のセカンドアカデミー

世界情勢、業界情勢、関係会社の動向予測など、重要な情報が確度高く得られるとは限らない下で、それでもスピーディな行動が求められることから、自信のないままでの意思決定を迫られていないでしょうか？

意思決定（これからどうする）は、重大なもの（あの会社と合併すべきか）から些細なもの（傘を持って行こうかな）まで、片時も離れず、ビジネス活動に付きまといます。こうすれば良いと分かっている、あるいは、対応策がマニュアル化されているような状況では、意思決定は容易であり、むしろ意思決定を行っている感覚さえないでしょう。一方で、関係事態の全動向などに関しては、十分な精度を持つ観測ができない、あるいは、未だ生まれてもいない事象まで含むことから、自分が置かれた情況が的確につかめず、確信を持てないままの意思決定に踏み切ることもあるでしょう。

意思決定を考える上で、近年大きな二つの変化がありました。一つは、特定のビジネス領域において、ビッグデータが最も重要な経営資源となってきたことです。もう一つは、2015 年に囲碁ソフトウェアがプロ棋士に勝ったことです。前者に関しては、従来よりも格段に複雑な戦術がとれるようになった理論的背景（観測量に応じた複雑さ）を講座でもとり上げます。後者については、ディープラーニング（多層学習）という技術が注目を集めがちですが、実際には (1)機械がある程度強くなって、自習ができるようになり、飽き・疲労とは無縁に、豊富な経験を積めたこと、(2) 従来の「絶対あるに違いない、こうすれば勝つ手」の探索ではなく、「こうすれば勝ちそうな手」を見出す戦略に変えたこと、が成功の原因と思われます。つまり、自分以外の関係者が１名という単純な設定とはいえ、「この手なら勝率 0.8」のような量的知識の利用と経験に基づくその更新（学習過程）により、難しい意思決定が可能となった例といえるでしょう。

本講座は、「情報とは何か」という基本的なところから始まり、情報の集まりであるデータの取扱い・利用上の注意点などを情報科学の見方から解説していきます。また、データから必要な知見を引き出す統計解析法について、基礎となる考え方・原理を示します。その際、高校の理系数学を用いて数理的な根拠を示しながら行いますが、数学の理解は必須ではありません。

経済的に安定した社会では、全ビジネスが勝ち組になることは難しく、厳しい競争が存在します。公開された情報に基づいて誰でも納得できる方法による「客観的」意思決定では、大勢の小さな敗者のひとりになるだけです。データという証拠に基づく合理性を備えた「主観」をいかに構築するか、そのヒントを学びましょう。



こちらはGROW360対象講座です。
開講約1週間前に、オープンカレッジ事務局よりメールにて成長スケール測定のURLをお送り致します。
受検に関しましては任意となります。



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【対象】社会人一般

名前	仁木 直人
肩書き	東京理科大学　名誉教授
プロフィール	－