今更「仕事依頼として表示」機能とか見つけて

今更ですが、たまたま他の操作をしようとしてたら「仕事依頼として表示」機能を見つけまして。何これ、と思って少々調べたり試したり。 noteって単にブログの延長的なものだと思って、無料だから程度で使い始めましたけど、プラットフォームビジネス的な狙いで動いてるのが勉強になります。というか、こういう試行錯誤してる感は結構好きです。 仕事依頼？ せっかくある機能だし、とりあえず使ってみます。不都合なことがあれば止めればいい訳だし（匿名垢にしてる利点？）。 データサイエンティストの

確かに中立って安易に言えるものではないよなぁ。 議論された結果の政策が左か右かも大事だけど、そもそも現実を見た議論であって欲しいとは思う。 自称リベラルの偏った意見って怖いしなあww https://togetter.com/li/1879208

実際こんな企業や部門あるからなぁ…。 偉い人やそのバックアップを受けた優秀な人がリードしてる案件は良いけど、自称現場主義者が出てくると大体こんな感じに。 しょせんコンサルタントは外部の人なので、そんな人を説得するよりは他の客を探すww https://togetter.com/li/1983361

RPA（Robotic Process Automation）ってあったな

ちょっとRPAの話題が身近であったので調べた。探して納得いく記事はなんか古い、たまたまなのか、もう旬は過ぎていることの傍証なのか。 技術的な最新動向は別途調べた方が良いかも。 全く使わない訳では無いし、状況に応じて上手くRPAを導入すれば今も有効だと思う。今だとすぐに生成AIがーとか言うバックオフィス系の視野狭窄な管理職がいるが、まず働き方や業務を整理してみてよと。 そこから徐々に広げる中に正解はあるから。 あとは企業事例 たぶん今はパッケージソフトの繋ぎ目を補うくらい

EBPM（Evidence-Based Policy Making）のまとめ

現職では公共分野の案件にも関与するが、そのデータ利活用の流れが一番わかりやすいのがEBPMガイドブック 実際はPolicy-Based Evidence Makingになってないかとか、実態はそれ以前のことが多いよね的なツッコミは横に置いて、データ利活用のメソドロジーとしては良くまとまっていて企業の人にも参考になる。 そして以下を見ると、経済産業省DXオフィスやEBPM推進の一部の人たちは確かに良く理解されていて、民間企業にとっても大変参考になる。同じ省からヒアリングを依頼

論文検索〜要約とかナレッジワーク等を支援するLLM

生成AIのトレンド予想と具現化されてるツールからページを分離して、コンサルタントや研究員といったナレッジワーカーを支援するLLMをピックアップして整理します。 論文探索 調査段階のツールはもはやperplexityだけじゃない（笑）、費用さえあれば楽になってきた。費用がないので試してないものも多いけど。 論文要約 検索して見つけた論文を、全てジックリ読むわけにはいかない、まずは要約して見たい、となる。もちろんChatGPTやClaude 3といった最新の AI を使っ

反実仮想機械学習に関する手法とかのまとめ

反実仮想（起こり得たけど起こらなかったこと）での施策の効果を予測したり、因果を推論したりということのニーズは考えうる。 まずは統計的因果推論から導入して、それらをより機械的に動かす、業務プロセスに埋め込んで自動的に判断させたい、といったときに反実仮想機械学習とかOff-Policy Evaluationとかが出てくる、というのが私の理解。 「反実仮想機械学習」って言葉が魅力的に響くせいか統計的因果推論すら適用してない段階でしたり顔で言うのがいる、、、まぁ自分も説明したり状況

AIに仕事を奪われる／奪われないコンサルタントとそのプロセス・マインド

最近も生成AIのトレンド予想と具現化されてるツールにまとめたような生成AIの進歩、自己学習型AI／完全自動型AIの魅力と脅威とかコンサルタントがみんな頭が良い訳じゃない、AIに駆逐される人もいそうとか以前に書いたより変化のスピードが速い。 こうなるとコンサルの仕事が奪われるって話も、そこまで遠い未来の話じゃないんだよなぁ。 国内のITコンサルやITベンダ・IT商社や一部金融系の人たちは今のところ自分らの業務を効率化することすら考えてなかったりするみたいだけど。 今はコンサ

動学マクロ経済学とかに関する手法とアルゴリズムのまとめ

元々この分野に着目した目的は、ビジネスシミュレーションを実現するオプションとして動学マクロとかDSGE、それらを実装するためのツール類が使えそうだと思ったから。 ただ勉強しようと思って読む文献は、どれもマクロ経済学のコンテキストが強すぎてわかりづらい、使いづらい＿|￣|○ 何冊か借りたり買ったりして読んだがマシものの１つは以下。正直驚く程わかりづらい数式展開・数式表現で真面目に読むほどイライラするが、GitHub - rhasumi/dynamicmodels: 『動学マク

経済学的なモデル・手法に関するまとめ

いわゆる経済学的なモデルや手法についても学んでおいた方が良い。と思っている。経済学的なコンテキストはともかく、少なくともどのようなコンセプトであるかは知っておく方が良い。 政策分野はもちろん、電力など公共に近い分野を中心に戦略的なレイヤーで、経済学による定式化の考え方が持ち込まれているところを目にする。 まずはミクロ経済学から。 応用ミクロ経済学の講義資料 計量経済学だと、このあたり CRAN Task ViewのEconometricsの文末にそれらしいレファレンス

ゲーム理論やネットワーク分析に関する手法のまとめ

自分は経済学というよりは経営工学・ORからゲーム理論に接し、必要に応じてネットワーク分析の手法を使いつつ、政治学や社会学など社会科学に共通する課題に数学的にアプローチしていた。 素晴らしい経済学の方々は尊敬するし、作られた手法は使わせて頂く。管理上または形式的に経済学の括りで語るのも否定しない。いや、自分が若い時に経済学が今の状態なら、自分も経済学を選択して、経済学だけで語るヤツに自分がなっていたのかもしれないwww 僕の学生時代は経済学もマトモに数学を使えない奴らだったから

マッチング理論やマーケットデザインに関する手法のまとめ

データサイエンスというとデータを集めて分析して、という範囲でしか考えないSEの亜種としての機械学習エンジニアやBI+α程度ができるだけのコンサルタントが、結構な割合でデータサイエンティストを名乗ってる。 しかし実際は他にも多様な手法があることを本来のデータサイエンティストは知っている（べきである）。もちろんデータも使うが、問題を解決するのにビジネスや業務のロジックを可能な範囲で定式化して数理最適化・線形計画法（Operations Research）やシミュレーション（システ