学び続ける方への尊敬：アカデミックとビジネスの交錯領域への期待

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。

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。

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！」