Mogicはかんがえる

少人数+ソフトウェア+サーバやロボットの組み合わせで
新しい時代の会社経営を進めています。
そのプロセスの一部をこのコーナーでお伝えできればと思っています。

代表取締役 山根陽一

2021.06.02

そこが奇妙なところなんです。

毎週、執行役員とチーフという管理職だけで執行役員会という会議を行っています。

役員はまったく参加せず、あくまで現場の責任者だけです。

実はこの会議に対して、こういうフォーマットでこう進めてくれといったことはありません。

たまに会社全体のフローや意識を変えた方がいいかなというお題を投げたりするぐらい。

それ以外に定型のアジェンダもなく、どうも彼らでこの時間に何を話すべきかから話しているようです。

会社に人が増えてきたり、社会情勢が急に変化してくると、今までうまくいったやり方が急に通用しなくなります。

そういうものをいち早く現場レベルのチームワークでクリアしてくれるといいなと思ったりしますが、そこらも彼らの感覚まかせです。

後日、役員も集まる経営会議で彼らの話したことをチラリと聞いたりすると、何かが伝わってきます。

謎が謎をよぶ推理小説のように、一見つながっていない出来事には「隠れた原因」があるんじゃないかとか(以下、引用します)。

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脳はこうして学ぶ
https://www.morikita.co.jp/books/book/3513

スコットランドヤードのグレゴリー警部が「他に私が注意しておいた方がいいところはありますか」と尋ねる。

ホームズ ー 夜にあった犬の奇妙な一件ですよ。

グレゴリー ー 犬は夜、何もしませんでしたよ。

ホームズ ー そこが奇妙なところなんです。

シャーロックは、犬が部外者を見つければ、吠えていただろうと推理した。

実際には吠えなかったということは、犯人は部外者ではなく、なじみの人物だったにちがいない……

この推理で、名探偵は探索の幅を狭め、その後真犯人の正体を暴くことになる。


「それが学習とどう関係するのか」と思われるかもしれないが、要は学習もホームズがしているような推理なのだ。

学習とはつまるところ、現象を支配するいちばんもっともと思えるモデルを導くために、その隠れた原因をつきとめるということだ。

しかし現実の世界では、観察しても真か偽かがはっきりすることはめったになく、不確定で確率論的なことしかいえない。

そこにこそベイズ師やラプラス侯爵の業績の根本がかかわってくる。

ベイズ理論は、確率でどう推理するか、データが真か偽かについて完全ではなく、確率論であるときに、どんな論理式を適用しなければならないかを教える。
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みんながいつもと違う、ゆらぎを感じとれていれば大丈夫だと思っています。

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