【TCT DAY2】テクノベート・シンキング②

テーマとケース

セッションA
【テーマ】状態遷移図
【ケース】教科書

セッションB
【テーマ】アルゴリズム基礎②「探索」
【ケース】教科書

クラスの学び

今回のクラスで、経営者もしくはビジネスパーソンとしてテクノロジーにどのように関わるのか、自分の中で少し具体化された。

プログラミング言語を覚えてコードを書けるようになりたいわけではなく、それはプロに任せていい部分。

戦略を描くのはビジネスサイドで、戦略をテクノロジーによって実装するのはSEなどの技術者サイドだが、この2者がしっかりと整合するためにビジネスパーソンもアルゴリズムの理解が必要だということが分かってきた。

アプリ開発をするにも、まずどの画面から始まってどこをタップするとどんな画面に切り替わるのか、マーケティング戦略上の狙いと画面遷移が整合していなければならない。やりたいことと実装された仕様がチグハグでは効果が出ない。

経営者としてテクノベート領域を学ぶ意味が分かってきた。

コンピューターは１から１０まで指示してあげないと何もできないため、普段人間が感覚的に無意識的にやっていることも、全て構造化しないとアルゴリズムが作成できないというのもだんだんと分かってきた。

同期のSEが「アルゴリズムの理解には数学的な思考が必要」と言っていたが、その意味も少し分かってきた。と同時に、AIって意外と何でもできるわけではなさそうだとも思えてきた。

状態遷移図作成のグループワークもあったが、状態遷移図もフローチャートも業務プロセスチャートも見た目はほぼ一緒なので、頭の切り替えをしないと混乱してきそうだが、これは慣れだろうな。

アルゴリズムは数式のようなものが並んでて目を逸らしたくもなるが、ここで躓くとDay3以降がボロボロになりそうなので、手を動かす時間をもう少し作っていかなければ…。

自分（自社）への落とし込み

テクノベート的な学びではないが、まずは言語化するとか、図やチャートにしてみるということが思考の整理や具体化にはとても重要だ。

最近、『世界一分かりやすい資料作りの教科書』を読んだが、本の中でも“いきなりパワポを開くな”と書かれていて、プレゼンもプログラミングも手順は同じだなと思った。

巷ではデジタル・トランスフォーメーション（DX）という言葉が流行っているが、自社の規模やフェーズではまだDXに手を付けるような段階ではない。しかし将来を見据えて、どんなデータをどのように保管しておくべきかは考えておいたほうがいいかもしれない。

このクラスで学んでいることをすぐさま実務に応用することはできないが、将来のためにAI的問題解決思考を身に付けていきたい。