📖漫画 サピエンス全史 歴史の覇者編 P25-26
予測モデルの階層性と複雑性
予測モデルには異なるレベルの複雑さが存在する。AI時代のコストリーダーシップ戦略が示すように、単純な予測から複雑な予測まで、その難易度は大きく異なる。このような予測の複雑性は、予実管理における重要な考慮事項となっている。
レベル1の予測モデル
- 比較的単純な変数関係を扱う
- 直接的な因果関係が明確
- コンピュータによる計算が容易
- 将来を予測し、上手に対処する能力は、変化を招く因果関係を理解することと、その因果関係が過去にどのような変化をもたらしたかを学習することに依存しているという原則に基づいている
レベル2の予測モデル
- 複数の変数が相互に影響を及ぼす
- 金融市場のような複雑系を扱う
- 自己参照的な予測が含まれる
- 変化に対する迅速な適応とイノベーションは現代ビジネスにおいて成功する鍵となる状況で特に重要
技術進歩による予測能力の向上
AIの仕事への浸透により、人間の創造性と判断力に基づく中身の質がより重要になる中で、以下の要素が重要となる：
コンピュータモデルの役割
- 複雑な変数関係の処理が可能
- 人間の認知限界を超えた計算能力
- AIを効果的に活用するためには、一般知識が必要なタスクと特殊知識が必要なタスクでその使い方を適切に分けることが重要
予測精度の向上要因
- データ処理能力の向上
- アルゴリズムの進化
- AI時代において人間には高次の思考と判断力が不可欠となり、これらのスキルが競争力の源泉となる
予測モデルの限界と課題
定量化が難しい物を無理やり定量化すると様々な弊害が発生するという認識のもと、以下の点に注意が必要：
自己参照性の問題
- 予測自体が市場に影響を与える
- 予測が現実を変える可能性
- 重要な判断におけるバイアス軽減は意思決定の質を向上させる必要性
不確実性への対応
現代における予測モデルの応用
AI時代の仕事の本質はAI出力のディレクション力にあり、人間には創造性と批判的思考が不可欠となるという文脈において：
ビジネスでの活用
- データ駆動型意思決定
- リスク管理の高度化
- 方針は目標達成のためのアクション選択基準であり、チームを動かす指針となる
技術的な展望
- AI・機械学習の発展
- 予測モデルの精緻化
- 技術の進歩により、従来のビジネスの境界線が曖昧になり、新たな価値創造の機会が生まれている
結論
予測モデルの複雑性は、単なる技術的課題を超えて、デジタル技術がもたらす未来社会への影響全体に関わる重要な要素となっている。この理解は、変化の激しい現代では、中間アウトプットの迅速化がデザイナーの競争力を左右するという認識にも影響を与えている。