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野口悠紀雄氏講演「データ駆動型サイエンス」、「データ駆動型経営」とは何か?聴講

久しぶりに、早稲田大学ビジネス・ファイナンス研究センター顧問である野口悠紀雄氏の特別講演会「「データ駆動型サイエンス」、「データ駆動型経営」とは何か?」を聴講しました。

一般的な方法論である仮説駆動型(モデル駆動型、理論駆動型)では、仮説(モデル、理論)をデータで検証する、仮説→データという流れ。
データ駆動型は、この仮説駆動型に対応する概念で、逆にデータから仮説(モデル、理論)を構築するのでデータ→仮説。場合によっては、理論が不明でも可であると。

これについては、DIAMOND onlineに野口先生の記事が。

■これからの企業はデータサイエンスの「正しい理解」が必須だ(2018.4.12)
http://diamond.jp/articles/-/166886


極論すると、相関関係が判るならば因果関係(理論)が不明でもかまわないので、その施策を実行することかと。囲碁や将棋で、AIが専門家である棋士の理解外の手を打ち、勝ってしまうようなことです。

対象の主要なデータがすべて入手できるような場合は、そういうことも有り得なくもないとは思いますが、そもそもそんな物事は(ゲームや金融マーケット等など以外)あまりないのでは。ビッグデータといっても、ものごとのごくごく一部のデータでしかなく、そのデータを集めていること自体が、ひとつの仮説でしかないように思います。

もうひとつ、因果関係が不明な施策をヒトが責任を負って実行できるか、という問題もあります。経営の意思決定には責任がつきものですが、理由不明でそれが可能かということで、データ駆動型経営のためには経営者はAIである必要がありそう。

なお、合わせてベイズ統計学についても簡単に解説がありました。ベイズ統計学は、現在一般的な統計学(ネイマン・ピアソン統計学)とは基本的な考え方が大きく異なり、いわば異端。ちなみに、野口先生の経済学の師は、ベインジアンだったそうです。
必ずしも、データ駆動型=ベイズ統計学ではないでしょうが、事前確率→事後確率の考え方等をデータ駆動型と合わせて使うと実務的に強力ということでしょうか。

[参考]
■DIAMOND online:標準的な統計学と比較すると浮き彫りになる!ビジネスに向いているベイズ統計学の特徴 小島寛之(2015.12.4)
http://diamond.jp/articles/-/82715



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「生涯一コンサルタント」として、ダウンシフトしながら、人生晩年を迷走中です。

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