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問題解決の思考はまだ人間がしないといけないよ。
AIは魔法の杖じゃないよ。
機械学習、AI、深層学習がすごいのは事実としてそうだと思うけど、線形計画や統計みたいな素朴な方法が全て取って代わられるかというと、そうではないよね。
AI やdeep learning といったバズワードから、自然な形で機械学習や統計やといった他の手法の提案へと繋げられれば、数理計画を世間に売り込んでいけるんちゃうかな。
手法はあくまで道具に過ぎないからねぇ。
大切なのは問題解決のサイクルを回す能力のほう。
何をしたいかによって適切な道具を選ぶ、という考え方ができないと役に立たないのでは？
数理最適化より業務フローの方が効果大か
統計、線形計画、機械学習、深層学習すべての手法を使って徹底的に最適化を図ることはしないんだろうな。
それをするよりも業務フローを抜本的に修正した方が結果への影響が大きいんかな。
そういう意味では後発の組織に活路があったりするのか。
社内の取引コストが高い、というやつか？
最適化コンサルってないの？
技術的な面からのコンサルってないんかなー。
企業と研究室での共同研究が、企業による研究サイドの活用方法になるんかな。
でもそれは企業側が営業活動かけてきてるからな。
それとは逆に研究サイドが企業側へと営業活動をかけられる状態にならんかな。
SNS マーケティング
そのためのHPであり、SNSか。
でもSNSはエコーチェンバー効果があるやん。
既存の付き合いとか属性の枠から外には出にくいやん。
だから、SNSの属性を増やしたりして、ハブになるやつにアピール出来るかどうかなんかな。
営業の方向性
話しかけて貰うという営業活動が必要になるのか。
そこはビジネスモデルによって、どういう形でお客さんと接触するのが理想かは変わるのかな？
商品を売るだけなら、知名度だけでいい。
相談して二人三脚でやりましょう、となると双方向にやり取りが出来る形がいいのか？
数理最適化の事例集
数理最適化が役に立つことを忘れないために実応用についてメモしておく。