AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下からこの論文の話が出てきまして、正直に申し上げると私、数学と物理の最新議論に疎くてして、まず投資対効果が見えません。これって要するに経営判断に役立つ話なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言で申し上げますと、この論文は『数学の概念の幅を物理が取り込むことで、理論の停滞を打破できる』と示唆しているんです。大丈夫、一緒に要点を整理していけば投資判断にも使える形になりますよ。
まず用語から教えてください。論文では”非アルキメデス的”や”p-adic”、”非標準解析”などが出てきて、部下の説明だと腑に落ちません。現場に落とせる話にしていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！用語を一つずつ、身近な比喩で説明しますよ。たとえば”p-adic（ピーアディック、p進数）”は通貨を使った換算で例えると、通常の距離や時間の尺度をすべて逆さに見直すような別の計算ルールです。現場で言えば、売上評価の尺度を別の単位で見ると新しい問題が見える、という感覚です。
なるほど、尺度を変えることで見えてくる事があると。では、実務的にどのようなメリットがあるのか、投資対効果の観点で教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！端的に3点です。第一に、概念の幅を広げることで現在の理論の“袋小路”を避けるヒントが得られること、第二に新しい数学的枠組みは計算やモデルの別解を与え、実験やデータ解釈でコストを下げ得ること、第三に既存の仮定を疑うことで新市場や新製品のアイデアが生まれる可能性があることです。経営判断で注目すべきは、研究投資が長期的なオプション価値を生む点ですよ。
これって要するに、既存の常識で物事を測っている限りは見えない機会があるということですか。じゃあ現場でどう始めれば良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！実務の入り口は小さくて良いんです。まずは現行モデルの前提を書き出し、そのうち最も強く仮定されているものを1つだけ外して代替の計算ルールを試す、これが実験コストの小さい始め方です。例えば在庫評価や品質スコアの計算式を一時的に別の尺度で再評価する、というイメージですよ。
具体例があると理解しやすいです。うちの現場で言えば品質評価を違う尺度で見直すということですね。実行に当たりリスクはありますか。
素晴らしい着眼点ですね！リスクは二つあります。一つは初期の誤検知や評価誤差による短期的混乱、もう一つは組織内の抵抗です。しかし段階的に小さなA/Bテストを回すことで誤差は管理でき、抵抗は成果を示すことで和らぎます。要は小さく試して学びを確保するプロセスが重要なんです。
よくわかりました。最後に私の理解を一度言い直させてください。つまり、論文が言っているのは『物理学は数学の持つ多様な尺度や概念を学ぶことで行き詰まりを抜けられる可能性があり、我々の業務でも尺度を変える小さな実験を回せば新しい価値が見つかる』ということですね。理解として合っていますか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは現場で一つ、尺度を変える小さな実験から始めてみましょう。
