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https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000025.000068497.html
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
もしも自分の会社に「経済学チーム」がいたら..と想像すると、毎回の意思決定がかなり骨太になりそうなのは容易に想像できます。
データアナリストだったり、戦略コンサルタントがこの横串の見方・立ち位置に置かれやすいですが、経済学者というのは面白い。
とはいえ、分析や機械学習モデルを扱うってことはデータアナリストのスキルが必要ってことですね。
いずれにしても、こういう横串の組織があると未来に繋げる実証実験だったり、研究はやり易いでしょうね!
これから期待して注目したいです。
このモデルを何にどうやって応用するつもりだろう?
理論と現実は違うという「現実」がある。そこに分断が生じがちだが、でも違ったとしても似ていたり、応用できるところがある。
そしてそもそも気づくためには、知っていることが必要。モノが落ちる重力は、現代社会ではほとんどの人が無意識的に知っていても、約400年前にニュートンが発見するまでは、概念すらなかった。理論があるから、空気抵抗などの誤差があるよねといった先の議論や、一旦無視して8-9割で考えてみようといった応用ができる。
また、アウトソースに関して、例えばAppleはアウトソース先よりも生産技術などに詳しいはず(というか生産畑のスペシャリストをそのために雇用している)。結局、的確に指示したり協業をするためには、同じ言語で会話をしたり、要件をアウトソース可能に変換して社内がを接続できる人が必要。そうじゃなければ、コストがかさみすぎたり、デスマーチにしかならないのは、本件だけでなく多くのアウトソース案件でそうだと思う。
AI・DXなどもだが、こういった領域を超えて接続をして、課題解消をできるような人材の稀少性は、一層上がっていくと思う。一種の「設計」をしているわけであり、社内だけだと人員を育てる時間やコストもかかるのが、必要な時に一気にスケールさせる力にもつながる。
『そうした意味で、経済学をやっている人がいないと気づけないという問題があると思います。』
『いま、経済学者が次々に会社を作っていますが、彼らと仕事をする時にも、社内に経済学をちゃんとわかっている人がいないと、権限を持って仕事を渡すことが難しいのではないかと思っています。』