知識とヒューリスティックス: 専門性の二大柱【東京情報大学・嵜山陽二郎博士のAIデータサイエンス講座】 | Google Gemini・Python・エクセルを使った講義で最速マスター

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知識とヒューリスティックス: 専門性の二大柱【東京情報大学・嵜山陽二郎博士のAIデータサイエンス講座】

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原理原則に関する知識と経験に基づく知識、つまりヒューリスティックス(heuristics)は、専門性を身につける上で不可欠です。前者はテキストから学び、後者は実際の業務を通じて得られます。例えば、スズメの問題では、算数の基本的な計算だけでなく、スズメが音に敏感であることから逃げる習性も考慮する必要があることが示されています。これは、テキスト的知識と実際の経験を組み合わせることの重要性を示しています。テキスト的知識は専門書から、経験に基づく知識は日常業務や先輩の指導などから学べます。どちらも、プロフェッショナルとして必要な知識を構築するためには欠かせない要素です。

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目次  知識とヒューリスティックス: 専門性の二大柱【東京情報大学・嵜山陽二郎博士のAIデータサイエンス講座】


原理原則に関する知識


こんなクイズが昔ありました。


スズメが10羽、木にとまっています。そのうち、3羽撃ち落としたら、木に残っているのは何羽か。


コンピューターに質問したら、たちどころに10−3=7羽と答えるでしょう。


しかし、子どもたちはそうは答えません。


スズメは大きな音がすると逃げる習性がある、ということを経験として知っているからです。


大都会の真ん中に住んでいてスズメを見たことのない子どもも、おそらく他の経験から類推でそう答えるでしょう。


しかし、最近の街中のスズメはすっかり都市化されて、たいていの音には驚かなくなっているともいわれています。


その知識を基にすれば、やはり7羽が正解ということになるかもしれません。


あるいは臆病なスズメはどうしても逃げるから、正解が何羽になるかは一概にいえないかもしれません。


いずれにせよ、子どもたちは、算数の知識と日常の経験から得た知識を組み合わせて適用することによって、正しい判断をすることができます。


与えられた情報をどのように読みとるか、その結果からどのように判断し、そして決定すべきかという課題に直面したとします。


そのときに、もし読者がなにかの分野で、その道のプロを目指しているとしたら、必要とされる知識は次の2種類にまとめることができます。


もちろんプロというほどでなくても、いちおう他人以上の知識を身につけたいとしてもです。


@原理原則に関する知識


A経験に基づく知識


第1の知識については、テキスト的な知識とも呼ばれています。


すでに学校で学んできたことかもしれませんし、また本屋で専門書を探してきて自分で勉強することでも、それらのテキスト的知識を得ることができます


どんな内容の知識かというと、もちろん職種、業務によって異なります。


もし読者があるメーカーの販売部門に所属しているとしましょう。


それならたぶん、必要な知識として次のような分野とその内容が考えられます。


統計学: 販売データの分析など


心理学: 顧客の心理分析など


社会学: 消費者階層の分析など


経済学: 価格と需要の分析など


マーケティング※: 販売戦略の決定など


※マーケティングというのはわかりやすくいえば、企業における次のような組織的活動のことです。
●どんな物を作れば売れそうか決めること(製品開発)
●どんな人たちに売ればよいかの見当をつけること(市場分析)
●どんなふうにすれば売れるか考えること(販売戦略)


テキスト的知識といっても、読んですぐさま日頃の業務に役立つ、目の前で触れるものが金になるような、そんな虫のよいことを期待するのは禁物です。


即席の実用的知識がほしいのならハウツー物を読めばいいのですが、それとて一読して役立ちそうに感じるのはたぶんに錯覚でしょう。


ここでのテキスト的知識とは別ものとみなしたいところです。



経験に基づく知識:ヒューリスティックス(heuristics)


第二の経験に基づく知識というのは、実際に日常業務に従事することによって経験的に得られます


この知識は、ヒューリスティックス(heuristics)と呼ばれています


自分で経験することはもちろん、そのほかに、社内マニュアル(手引き)、先輩の指導助言、先輩を見習うこと、あるいは顧客との会話などからも得られるでしょう。


業務に関する経験知識のかなりの部分が、学校や市販の一般的な本には書いていないものとみてよいでしょう。


サラサラと文章に書けるような小ぎれいなものではなく、たいてい、もっと泥臭いものだからです。



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