カテゴリー: 経済と経営

経済・経営関連の話題

  • リーダーシップ

    リーダーシップ論、英語の勉強に

    わたしは紙コップが似合うひとでありたい。新型コロナ禍以前のこと。早朝の散歩のご褒美に、紙コップの珈琲をいただくのが日課でした。そして、BGMは、つい先日、来日公演を果たしたアラン・ウォーカー。

    いつもの散歩帰りにご褒美の珈琲をいただく

    サイモン・シネックは、著名なモチベーショナルスピーカーであり、作家である。彼の代表作『Start With Why』は、目的意識を持つことの重要性を説いている。人々がその理由を理解することで、より深い意味を持つ行動を促す。シネックは「世界を変えるリーダーは、なぜそれをするのかを明確にする者たちである」と強調する。TEDトークが大変人気で、多くの人に影響を与えている。

    彼の理論は「ゴールデンサークル」に基づいている。これは、「なぜ」(Why)、「どうやって」(How)、「何を」(What)の3つの層からなる。リーダーシップにおいて、最も重要なのは「なぜ」を理解すること。その原点が人々を引きつけ、共感を生む。企業や個人の成功に繋がる。

    シネックの考え方は、特にビジネスや教育の分野で広く応用されている。リーダーや組織のあり方を再考させる。人々が心から従いたくなるリーダーの資質について、多くの示唆を与えている。

    アラン・ウォーカー。1997年生まれ、ノルウェーの音楽プロデューサーでありDJ。彼の楽曲はエレクトロニカやEDMを基にしている。特に「Faded」が大ヒットし、世界中で広く知られるようになった。

    彼の音楽スタイルは、メロディックで感情的な要素を持ち、聴く人々に深い印象を与える。シンセサウンドとボーカルの融合が特徴。アートワークやパフォーマンスにおいては、独特のフード付きのジャンパーやマスクを身に着けることで知られる。不明な存在感が神秘的な雰囲気を醸し出す。

    彼の影響力は大きく、YouTubeなどのストリーミングプラットフォームで多くのフォロワーを有する。音楽だけでなく、視覚的な表現にも重きを置いている。彼の楽曲は多様な感情を呼び起こし、多くのファンに支持されている。

  • 中部圏

    私自身は、教育および研究対象として、中部圏に深く着目していきたい。

    「中部圏」とは、富山県、石川県、福井県、長野県、岐阜県、静岡県、愛知県、三重県及び滋賀県の区域を一体とした広域をいう(中部圏開発整備法第2条)。

  • AI主導の組織で成功するための洞察

    AI主導の組織で成功するための洞察

    MIT Sloanからの資料

    Download: Insights for success in AI-driven organizations | MIT Sloan

    MIT Sloanは、マサチューセッツ工科大学(MIT)の経営大学院であり、ビジネスリーダーや経営者を育成することを目的としている。ここでは、経営学、情報技術、データ分析、起業家精神など、幅広い分野の知識を学ぶことができる。また、イノベーションや持続可能性に関する研究にも力を入れており、多様なアプローチでビジネスの課題を解決する方法を探求している。MIT Sloanは、国内外のビジネス界で高い評価を受けており、世界中から優秀な学生が集まる教育機関である。

    以下は記事のまとめ。


    1. Leading the AI-driven Organization

    AIの活用をリードするための組織設計と戦略について、MIT Sloanの専門家がガイドラインを提供している。重要なポイントは、AI戦略がビジネスの優先事項、データ戦略、従業員のスキルを包括するべきだということ。また、AIを活用した責任ある実験や適切なガバナンスの必要性も強調されている。


    2. How Generative AI Can Boost Highly Skilled Workers’ Productivity

    生成AIが熟練労働者の生産性を向上させる可能性についての研究結果が紹介されている。AIを適切に活用することで生産性が最大40%向上するが、誤ったタスクに適用すると生産性が低下するリスクがある。導入には文化的な調整や役割の再構築が必要。


    3. Generative AI is Enabling Companies to Execute with Speed

    生成AIが企業のプロジェクト実行速度を加速させている事例が示されている。PfizerやComcastなどの企業が、データ分析と生成AIを組み合わせて、新製品の市場投入や顧客対応の迅速化を達成している。


    4. The Risk of Letting Junior Professionals Teach AI to Senior Colleagues

    若手社員が上司に生成AIを教える際のリスクについて議論している。特に、技術の深い理解やシステム設計への配慮が欠如する可能性があることが指摘されている。企業は、システム設計とエコシステムレベルでの介入を重視すべきと述べている。


    5. How Companies Can Use AI to Find and Close Skills Gaps

    AIを活用して従業員のスキルギャップを特定し、解消する方法が紹介されている。Johnson & Johnsonの事例をもとに、スキル推論プロセスや従業員のキャリア開発支援の重要性が明らかにされている。

  • OpenAI チーフエコノミスト

    In this new role, Dr. Chatterji will lead research into how AI will influence economic growth and job creation; including the global economic impacts of building AI infrastructure, insights on longer-term labor market trends, and how to help the current and future workforce harness the benefits of this technology. 

  • オズボーン効果

    Wikipediaより

    オズボーン効果とは、消費者が新製品の発売を期待して既存製品の購入を控える現象を指す。これは、企業が新製品を発表することで、既存製品への需要が減少することを意味する。この効果が発生すると、企業の収益に悪影響を与えることがある。

  • Project Sid

    • プロジェクトSidは、Altera.ALが提案する新しいAIの方向性を示している。
    • 自律的で共感的、社会的なエージェントを開発し、人間の成長を促進することを目指す。
    • 大規模なシミュレーションを通じて、AIエージェントが職業の専門化、法律の遵守、文化的なミームの拡散、宗教の伝播を達成することを示している。
    • シミュレーション結果は、AI文明が人間社会とどのように統合されるかの可能性を示唆する。

    AIにおけるエージェントとは、特定の環境で自律的に行動し、意思決定を行うプログラムまたはシステムである。情報を収集し、解析し、目標を達成するために動作する。エージェントは、人間のような思考過程を模倣し、特定のタスクを遂行するために設計されている。

    エージェントの種類には、自律エージェント、対話エージェント、ロボティックエージェントなどがある。それぞれ異なる目的や機能を持ち、さまざまな分野で利用されている。エージェントの能力により、複雑な問題解決や意思決定支援が可能になる。

    シミュレーションとは、現実のプロセスやシステムをモデル化し、コンピュータ上で再現すること。現象の分析や予測、理解を目的とする。さまざまな分野で利用され、物理現象の模擬や経済モデルの評価などに応用される。データに基づいた意思決定をサポートする手段。

    マルチエージェントシミュレーションとは、複数の自律エージェントが相互作用しながら行動するシステムを模擬する手法。各エージェントは独自のルールや目的を持ち、環境内で他のエージェントやシステムと動的に関係を築く。これにより、複雑な社会システムや経済モデル、自然現象などを再現し、分析することが可能となる。

    利用目的は多岐にわたる。社会的行動の理解、環境政策の評価、交通流動のシミュレーションなどが含まれる。マルチエージェントシミュレーションは、個々のエージェントの行動から全体の動向を把握するための有効な手段である。

  • 時系列データの分析

    この研究は、マルチモーダル基盤モデルが視覚情報をネイティブに理解できる特性を活かして、時系列データをプロットとして視覚的に表現することで、モデルの性能と効率を向上させる方法を提案する。これにより、テキストとして時系列データを提供するよりも、最大で90%のAPIコスト削減が可能であり、ゼロショットの合成タスクで最大120%、実世界のタスクで最大150%の性能向上が見られた。このアプローチは、特定のタスクやモダリティに制限されず、一般化可能であるため、幅広いユーザー入力を理解する必要があるユーザー向けアプリケーションに特に有用である。

    ゼロショットとは、事前に特定のタスクやデータを学習させることなく、そのタスクを実行できる能力を指す。モデルが新しい情報や状況に対して適応し、推論を行うことが求められる。ゼロショット学習は、特に少ないサンプルやラベル付きデータしかない場合に有効であり、幅広いタスクに対応可能な柔軟性を持つ。最近の研究では、視覚情報やテキスト情報を組み合わせることで、ゼロショット学習の性能向上が示されている。特に、マルチモーダルモデルは異なるデータ形式を同時に処理し、より高いパフォーマンスを発揮することが期待されている。

    マルチモーダルとは、複数の異なるデータ形式や情報源を同時に処理・理解する能力を指す。テキスト、画像、音声など、さまざまなモダリティを統合して分析することが可能である。これにより、より豊かなデータ解析や洞察を提供できる。特に、人工知能や機械学習の分野において、異なる情報を相互に関連づけることで、より高いパフォーマンスを達成することが期待されている。多様なデータを利用することで、リアルなシナリオにおける判断や推論が大幅に向上する。

  • LLMエージェントの集団を生み出す新技術

    進化的計算と集団マージ

    Sakana AI

    多様性を重視した集団ベースのモデルマージを行うプラットフォーム。進化的計算技術を活用し、複数のモデルの強みを融合させて高性能な結果を生み出す。ユーザーは、異なるデータセットやアルゴリズムを使用して、柔軟にモデルを設計可能。結果として、より高精度な予測や分析が実現される。革新的なアプローチにより、AIの限界を押し広げる。

  • Intel CEO 退職

    低迷が続いているようです。

  • 信用情報の開示

    インターネット経由で申し込むことが可能です。

  • 【学外】セミナー情報

    学生(日本)の参加料は50ドルです。

  • 地域ごとのオープンデータ

    オープンデータの流れが止まらないことを願います。

    オープンデータとは、自由に利用できるデータのこと。政府や自治体、企業が公開する非機密情報を指す。データ活用の促進を目的とし、透明性や市民参加の向上に寄与する。様々な分野でのイノベーションを促進し、問題解決や意思決定に役立つ。

    データの形式は、機械可読であることが求められる。CSVやJSONといった形式が一般的。データの更新頻度も重要で、常に最新の情報が提供される必要がある。利用者は、これらのデータを分析し、新たな価値を創造することが可能だ。

    オープンデータは、ビジネスや研究、教育など、あらゆる領域での活用が進んでいる。市民が自らのニーズに応じてデータを利用し、地域の発展に寄与することが期待される。データの利活用が進むことで、より良い社会の実現が目指される。

  • e-Stat

    このサイトを使いこなせるようになりたいですね。

  • JR西日本のNotion

    Notionを導入する日本企業が増えているようです。これもコンシューマライゼーションかな。

  • ネットワーク分析

    ネットワーク分析

    日経はデータビジュアライゼーション・データジャーナリズムに力を入れていますね。

    ネットワーク分析

    ネットワーク分析は社会科学分野において、人々や団体、その他の要素の相互関係を理解するための強力な手法である。このアプローチは、以下のような側面で特に有用である。

    1. 社会的つながりの可視化

    ネットワーク分析を使用することで、個人やグループ間の関係を視覚的に表現できる。これにより、特定のコミュニティや社会集団の構造が明らかになり、誰が中心的な役割を果たしているかを分析できる。

    2. 情報の流れの理解

    情報やリソースの流れを追跡することによって、特定の考え方や行動が広がる様子が理解できる。これらのパターンを把握することは、社会運動やマーケティング戦略の効果を測定する際に有用である。

    3. 社会的影響の評価

    ネットワーク分析は、個人や組織が他者に対してどの程度影響を及ぼしているかを評価するのにも役立つ。影響力のあるノード(点)を特定することで、効果的な介入点を見つけることができる。

    4. 知識の共有と学習

    グループや組織内の知識の共有のダイナミクスを分析することで、学習や成長のプロセスを支援する方法を見出せる。ネットワーク内の強い結びつきが、情報の流通や共同作業にどのように寄与するかを理解できる。

    5. 問題解決への応用

    複雑な社会問題に対する解決策を探る際のネットワーク分析は、さまざまな要因を一元的に考慮できるため、効果的である。この方法を用いることで、問題の根源を特定し、適切な介入を行うための戦略を策定できる。

    ネットワーク分析は、社会科学の多様なフィールド—心理学、社会学、経済学、政治学など—で利用され、研究者や実務者にとって重要なツールとなっている。

    分析ツール