数式 vs 文章_20220819

今、仕事というか、自由研究というか。
会社で、プロジェクトのマネジメントに使えそうな数理モデルが作れないか、トライしています。

予測モデルを作るときは、その業務の意思決定のプロセスを把握しておくことが大事です。

参考書はこちら。

現在は対象の業務の担当者やマネジメントに、インタビューを繰り返しています。

その際に、気がついたことがあります。
ちょっと、愚痴みたいな記事です。

インタビューの際、業務のプロセスや、そこにまつわるストーリー、判断基準を言葉で語るうちは問題ありません。
しかし、それを数字やカテゴリカルなデータにした瞬間、拒否反応が起こります。

予測モデル、特にAIを使ったモデルの場合は、何らかの「勝ち」「負け」の状態をデータにする必要があります。

Aの状態をBの状態にするところが望ましい状態で、ここに至る過程を改善するのがビジネス課題ですかね？
（Bの状態が、勝っている状態）

そんな聞き方をすると「それだと、ひたすらBを目指す数合わせになってしまうからダメ」。

そのようはコメントをいただきます。

うーん、さっき文章で言ったことと、そんなに意味は変わらないんだけどな〜。

ここで突き放してしまうと、せっかく予測モデルができても活用してもらうことができません。

今日の場合は、相手が納得するまで1時間くらい対話を続けて、意見を伺うことができました。

なんで、言葉は大丈夫なのに、数字やデータにすると、うっ、ってなるんでしょう。
どっちも、情報を抽出するためのツールなのに。

人間って昔から、自分の頭の中にあるものを表現するツールとして、いろんな発明をしてきましたよね。

最初は亀の甲羅や、骨に記号を刻んで。
洞窟の壁に絵を描いて。
それから、石に刻むようになって。
紙に墨で書くようになって。
音楽を楽譜で残せるようになって。
自然現象を数式で表せるようになって。

それらを印刷で大量生産して、共有するようになって。
今ではWeb3での生活が始まりそうで。

長年、人類は言葉で物語を紡ぐことで、仕事の意味を見つけたり、仲間を巻き込んで事業を大きくしてきました。
そして最近は、数式を用いてデータを紡ぐことで、人間の偏見やバイアスを発見して、活動にフィードバックすることができるようになりました。

どの方法にも一長一短あります。

言葉も数式も、そんなに大きな違いはないのに。一つの思考実験で、きれいな情報の仮想世界を再現してしただけなのですが。

よくない結果であれば、前提条件を疑ったらいいのに。
慣れてないんでしょうかね？

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