いつもいいなと、尊敬しております。
自分が辛かったり回りの人に迷惑をかけたりしても
それでもがんばって高みに辿り着こうと努力している様は
率直に美しいなと感じるところです。
(実際は、泥にまみれて傷だらけだったり脳にイヤな汗をかいたりで
もっともっと大変でしょうが。)
長い目で見て活きるだろうと。大学院へ行くことの期待がここにあります。
精緻な議論を学ぶのはやはり大学
ビジネスの話をしていると、純粋論理だけでは
動いていないことがわかります。
制度設計や理論を考えれば最短距離でたどり着くべき
ところを、そうしないのは現実世界が入り組んでいるから。
でも、学問の世界でもそういった現実世界の
複雑さにどうやって立ち向かうかを考えています。
わかっていないように感じてしまうことがあっても、
実は考え抜かれた結果、一見異質な結論を
提唱していることはよくあります。
どうやって現実に折り合いをつけるかも含め、
大学院が示唆に富んでいることをよく認識します。
複雑さに取り組めるのが大学院で学ぶよさです。
混沌としたビジネスの世界にきらめきを
ビジネスをやっている人が大学院で学ぶことで、
混沌とした現実を解きほぐすきっかけになるかもしれません。
現実は本当に難しいです。
機械学習やらモデル形成の話を先日経済学系の方としました。
紙面では、「機械学習はHRテックに応用できる！」などと
声高に載っていますが、応用に疑問符が付くそうです。
理由は単純なものだけでもいくつかあります。
- 人は単純に数値化できない側面が大きい
- ある部門や景気を影響を排除しきって結論を出す難しさ
- そもそも生データを取れるのか、退職理由とか失敗例を探るのは意外と感情的に難しかったり。。
数字に表せる退職率、営業成績は簡単に取得できるようでも、
経営者が本当に知りたいのって、もっとディープなところですよね。
時が経っても本質的な問題は変わっていないことがあります。
会計利益から税金を計算するときの差異について、
租税法で法人税法22条の問題はよく見るものです。
しかし、調べてみると1800年代のドイツですでに
会計結果を税務に応用する上での不満が出ています。
同じ話を200年も昔にして結論が出ていないのです。
どの学問分野でも似たような永続的な課題が存在します。
解けない問題もあるでしょう。
でも、そこに取り組んで何かを出そうとする試みを
「かっこいいな」と、私は見ています。
勝負は自分の問題に答えを出すこと
学ぶ理由は様々でしょうが、その一つは
「自分の問題に答えを出すこと」ではないのかなと。
自分の問題は他の人とは違いますから、
厳密に解釈すれば、その優劣はないです。
また、自分の問題に答えを出すのが人生とも言えるなら、
その先端の取り組みが大学院で学ぶこととも
言えるかもしれません。
大変な試みですが、成果が必ずあります。
興味がある方は説明会参加もいいですよ。
最後にもう一つ言いたいことは、これです。
「終盤ですが、みなさん修士論文がんばってくださいね！」
【編集後記】
厚い論文を読ませていただいてました。
イタコになったつもりで、考え抜きます。
【運動記録】
ジョギングO ストレッチO 筋トレO サプリO
【一日一新】
海老天七味マヨモスバーガー
【子育日記(2歳)】
「おとうさん、て～！」と言われました。
何かなと聞くと、外が寒いので手袋を探している。
帰ってきたら聞こうと思ったそうです。
頼りにしてもらえて嬉しいですね。