Mogicはかんがえる

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。

心にそんな転写酵素があるなら

たまにはと思って、今回は仕事術のようなものを書いてみます。

うーん、仕事術、ベースにあるとすれば「面倒だなあ」という感覚です。

「この作業、1年後も同じだったら面倒だなあ」
「誰よりがんばって仕事するとか、できないしなあ」
「将来のために、今を犠牲にするとか考えられないし」

こう書くとなんだかやる気のない人という烙印を押されそうです。

ですが、違う角度からみればやる気はあるんです。

「この作業とあの作業は似てるから土台を共通化すると楽しいかも」
「予想した通りにできてるってことは、ヨミの精度が高くなったのかな」
「今日楽しくて、明日も明後日も楽しくできる方法はないもんかね」

つまり、自分にとって意味ある時間にするにはどうしたらいいか？と熱心に考えている。

手間のかかる仕事、やりたくはない仕事、単純でくりかえす仕事。

そこに“意味を見出せる力”を養っていきたい。

コミュニケーション力、ファシリテーション力、マネジメント力。

こう書いた途端、やる気がなくなって面倒に感じます。

だから、自分なりに書き換えると

ムダに盛り上げる力、どうしようもない小噺力、横目でちらり力。

ビジネス的に“意義”あるものから、個人的に“意味”あるものに転写する。

DNA鎖からたんぱく質へと翻訳されるように、心にそんな転写酵素があるなら仕事をうまくやれるんじゃないかと思っています。

ボラティリティにブリッジを

今回は4月っぽいテーマとして「生産性」を少し考えてみます。

気軽に使う用語ではありますが、まずは定義から。

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生産性
https://w.wiki/7cYh

経済学における生産性（せいさんせい、英: Productivity）は、経済政策に対する生産要素（労働・資本など）の寄与度、あるいは、資源から付加価値を産み出す際の効率の程度である。

次の式で定義される。

生産性 = 産出量 / 投入量

すなわち、より少ない投入量（インプット）からより多い産出量（アウトプット）が得られるほど、より生産性が高いという関係にある。

略

生産性は、企業や国の生産実績を左右する重要な要素である。

国の生産性を向上させることは、生活水準の向上につながる。それは実質所得の増加は、人々が商品やサービスといった財を購入したり、余暇を楽しんだり、住宅や教育を改善したり、社会的・環境的プログラムに貢献したりする能力を向上させるからである。
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大量にモノやサービスを作っていく。

これだけで生産性が高いかというと、必ずしもそうではない気がします。

買い手が望まなければモノなら過剰に在庫が積み上がり、サービスだと見えないサンクコスト（回収できない費用）が沈殿していくからです。

それらを加味すると、やや逸脱した意味での高い生産性とは「できるだけ短い期間において、少ない資源でより多くの生産物が作られ、それらが低い摩擦係数で流通して最大限に消費される」となってきます。

ふうむ、一見これは良さそうな定義ですが、問題はどうやって実現するか？

いろいろ考えをめぐらせると大変ですから、まずは1点突破だけ。

おそらく“少ない資源で多くの生産物を作るところ”と“低い摩擦係数で流通して最大限に消費されるところ”のブリッジ（橋渡し）が一番弱いだろうと推定し、そこを補強することに最初の力を注ぐ。

それはなぜか？

物理的にみて作る人たちは一緒の場所で頻繁に交流しているのに対し、流通のために販売する人たちはその特性から散り散りになっているだろうから伝達経路として相対的に接触頻度が低く、ボラティリティ（ばらつき）が高いから。

がゆえに、作り手と売り手のブリッジのために意識的に手をいれつづけるか、またはあらかじめシステム的に結合しておくかとカード（手札）を考える。

これが一手目（リード）なんですが、やってみないとトリック（結果）は分からないものですね。

ロゴアニメーション、グラグラ

この4月1日からMogicサイトのロゴアニメーションが変わりました。

トップページにアクセスして、しばらくすると動きますのでご覧ください。

実はコレ、毎年ブランディングチームがテーマを決めて作ってくれてます。

今回は数あるMogicらしさの中から「バランス感覚」を選んだとのこと。

意外に思われるかもしれませんが、いろんなバランスがあるんですね。

超長期プロジェクトを動かしながら、ごく短期のゲリラ戦に挑む。

真面目に仕事の話をしてたら、不意にスイーツ争奪戦をする。

パソコンやタブレット、タコのぬいぐるみや植物の育成。

社員、パート、インターン関係なく全員が活躍する。

フレックスで残業なく、プライベートを楽しむ。

ノルマや目標ないけど、同じ方向を向いてる。

チームワークしたり、個人技を磨いたり。

調子悪い人がいれば、いい人もいる。

いい日があれば、悪い日もある。

グラグラ、ブラブラだろうし

サクサク、スルスルで

日々、ゆれうごく。

おっとっとっと。

油断は禁物で。

気を抜いたらダメか。

慣れることなく、初心を忘れるべからず。

そういう気持ちこそ、バランスの本質なんじゃないでしょうか。