サイバーエージェントが進める「AI × 経済学」超活用法
- 研究組織に20人の「横串」チーム
- 東大や成田悠輔氏とも取り組み
- 「経営のトップ層」も積極的
- 保育所選考はどんどん変われる
- 広告で「アップリフトモデリング」
- インハウス経済学チームの強み
- 「ビジネス向けの新しい経済学」
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ビジネス向けの経済学ってフレーズ、とてもしっくりきます。
個人的な想いとして、日本企業がこれから大きく成長するのに
経済学という視点は無視できない存在になってきたと感じています。
インターネットの発展の中で、「データ」の取得が容易になり
その膨大なデータをいかにうまく活用するか。
このデータをうまく活用できた企業が、大きく成長できている。
ここで必要なスキルセットが、経済学という学知。
この記事の安井さん森脇さんの専門分野である因果推論や計量経済学は
データ分析にはとても重要な知見です。
しかし、その場面でどの知見が有用性が高いかをきっちり理解して
適切にデータと学知を組み合わせていくことができるビジネスサイドの人間が少ないことに不安を感じます。
ビジネスの場面で、このタイミングでもしかしたらこの学知を使えば新たな解を見つけることができるかもっていうひらめきができるビジネスマン。
この存在が増えていかないと、どんなに成長すると言われても活用できない。
経済学者は、ビジネスのことに詳しいわけではない。
この記事を読んだビジネスマンで、経済学ってビジネスに使えるかもって
思った方はぜひ経済学を幅広く見てみたらよいと思う。
サイバーエージェントの取り組み素晴らしいです。
ノーベル賞受賞した大先生のモデルを適用したから完璧というのではなく、現場で効果や整合性を確かめながら、改善を繰り返ししているのですね。
これができるのが、経営学のバックグラウンドを持ち、コードもかける経済学チームのスペシャリストの存在が大きいのだと思います。
従来は、文系の人がモデルをおしつけ、エンジニアが実装し、あまり理解していない営業が顧客に説明する。顧客も理解していないので、システムの利用者にも説明しない、というようなのが現実だったのではないかと想像します。こんなちぐはぐな仕組みでは、結果がフィードバックされず、モデルは机上の空論で終わる運命。
文理融合のスキルセットを持つチームにより、経営学のモデルに、現場の命を吹き込んみ、次々と社会課題を解決する。そんなチームが欲しいですね。
経営に学知を、という流れの中で自分たちも協業を検討しているので思考を深めるのに助かる連載
自分はなんちゃって経済学部生で少しかじった程度ですが、以前の経済学は理系で言えば「但し空気抵抗はないものとする」「摩擦係数はゼロとする」みたいな実際の世界で扱うには致命的な注がつく学問という印象がありました
また、「人間は全て便益を最大化するように行動する」という前提が実社会ではなかなか成立せず、それが比較的純粋に成り立つ金融の世界では適用範囲が大きいということだったと理解しています
その後ゲーム理論や契約理論などが発展し、人間心理や動的な動きも理論化されるようになってきたこともあり、経営との距離が近くなってきたという流れ
とはいえ、実社会では様々な要因がある中での意思決定になるので、原理原則を無視したらだめですが、それだけで答えが出るわけではない、という性質のものが多い
その中でも比較的、参加者の行動の目的が均一で、他の要素のノイズが少ない領域なのが今日紹介されている、オークションやネット広告の最適化、マッチングなどのマーケットメイクである、というのはよく理解ができました
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