≪導入≫
■ #01 ビジネスと科学的手法
ビジネスの場での科学的手法の活躍と課題を、様々な具体的事例を取り上げながらご紹介します。
- 1. 企業戦略と情報 ～ビジネスケース～
- 2. 企業戦略を支える科学の目 ～ケース解答～
- 3. ビジネスと科学の相似形 ～科学研究例～
- 4. 科学の基礎、ビジネスの基礎 ～失敗事例～
- 5. 社会にもたらす価値 ～未来の展望～
- 6. （次回以降の予定内容）
≪思考技術≫
■ #02 位置と集団を見抜く
直感に刺さる「戦略の海図」を描く、企業戦略と意思決定に必須の技術。顧客クラスタリングを中心に、経験に基づいた思考技術を解説します。
- 1. 「位置と集団」のビジネスとサイエンス
- 2. 顧客の地図を描く ～ 顧客クラスタの事例と解答
- 3. 戦略を練るための「地図」思考 ～ 様々な事例と通底する理念
- 4. クラスタ生成の統計アルゴリズム ～ 階層的手法、k-means法
- 5. クラスタを支える数理的概念 ～ 距離の定義、クラスタ数、FAQ
■ #03 「因果関係」を見抜く
企業の意思決定は即ち、どんな「原因」を作り出せば目的を達成する「結果」を生めるか。企業戦略のための「因果関係」思考の応用例と基礎を解説します。
- 0. 「ビジネス×サイエンス」の背景
- 1. （導入）「データいじり」を乗り越える
- 2. ビジネスケーススタディ：データが結論を導くとき
- 3. ビジネス上のキーポイント：原因と結果の落とし穴
- 4. 因果関係の定義：ホンモノとニセモノ
- 5. 定量的手法：因果関係を数字で測る
■ #04 「全体と部分」を見抜く
予定内容： 確率分布、平均、標準偏差、誤差、単位とウェイト、N数と誤差の関係、サンプル調査による全体の復元
■ #05 「最適な状態」を見抜く
予定内容： 行列演算による未来の推定、微分積分による未来の推定、多変量解析による未来の推定、季節因子の抽出、価格の最適化と売上の最大化、需要の予測と供給量の最適化、コンジョイント分析、ニュートン法、PSM、ABテストによる自動調整、遺伝的アルゴリズム