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

2025.04.28 posted by 山根陽一

正規化するビジネス行列の先に

原因があり、結果がある、分かりやすい。

原因が3個、結果に濃淡ある影響を及ぼしている、分かりにくくなる。

原因が10個以上、最初の原因が中間の結果を生んだのち他の原因と連鎖的に反応しているとなれば、精査することが大変になる。

長々しい文章にしてみたのは、結果に対する原因の特定って因子が増えるほど難しいよなあと思ったからです。

それでも多くの因子を組み合わせてモデルにする多変量解析、たくさんの因子をあれこれ操作することでブレ幅をシミュレーションする感度分析ほか。

これら応用すべくビジネスの現場に目をむけると、やはり含めるべき因子が多い、多すぎる。

たとえ因子が多くても見晴らしよくできないのかなと多変量解析をこまかく調べていたら、生成AIのロジックと相性がいいんじゃないかという応用事例をみつけました。

ということで、まずは多変量解析の概要から。

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多変量解析
https://w.wiki/Dvsp

多変量解析（たへんりょうかいせき、英語: multivariate analysis）は、多変量のデータの特徴を要約する方法のことである。データの要約により、データの特徴を単純化し、分析しやすくする。

重回帰分析、主成分分析、独立成分分析、因子分析、判別分析、数量化理論（I類、II類、III類、IV類）、クラスター分析、コンジョイント分析、多次元尺度構成法 (MDS)。
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続いて現実への応用事例として、人文地理学の手法をみてみると

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人文地理学では、地域分析において多変量解析が重要な手法となる。

1950年代後半以降、計量地理学の理論を構築していくうえで多変量解析が利用されていった。

人文地理学では、重回帰分析による地域間の連結性の把握、主成分分析による都市の内部構造の分析、因子分析・クラスター分析による因子生態分析や等質地域・機能地域の地域区分などが行われる。

地域分析で多変量解析を行う場合は、まず地理行列を作成する。

等質地域の設定を行う場合は属性行列、機能地域の設定を行う場合は相互作用行列を作成し、多変量解析を行うことになる。

【補足】地理行列　https://w.wiki/DvvB
Berry (1964)では、行に属性、列に地域をとり、各行と各列の交点（行列の成分）に当該地域の地理的事象が表示される。これにより、全地域の全属性を行列として表示することができる。
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地理行列、すなわち地理における「属性」と「地域」を行列にして計算の下ごしらえをする。

この着想に生成AIのベースとなる言語行列と近しいものを感じて、もし「職種」や「活動」という成分でビジネス行列を構成できるなら、AIを経由して多変量解析で有益な知見がえられるかもというアイデアでした。

そんな思考実験の先にみえる未来の景観（ランドスケープ）、それはどんなものになるのでしょうか？

そうですね、まず考えられるのは自社、他社かまわずグローバルでリアルタイムに集められる膨大で匿名なビジネス行列。

人が取り扱えないほど遠大なビジネス行列を使った演算が経済的な盤上において自社の立ち位置を決め、行動を選択させる。

残念ながらそのロジックはすぐに伝播し、模倣され、あれよという間に誰もが使えるものになる。

となれば、同大小異なロジックに盲信することで似たような企業として収斂することが最大のリスクとなる。

詰まるところ、大量に演算しようがしまいが現時点と同じような戦略の選定になるのかもしれませんし、反対にごく微視的な差分を見つけて決定的な卓越性を発揮するかもしれませんね。