実は誰も理解していない。

「何事も、出来るだけ単純であるほうがいいが、単純化は良くない」
アルバート・アインシュタインの有名な格言がある。
しかし、この「単純」と「単純化」の違いが理解しづらい。

私たちのビジネスに置き換えると、過去の推移データーを元にシステムを構築すれば、将来もある程度の繰り返し予想が可能になる。
しかしデーターの基準を重要視しすぎると「過剰適合」と呼ばれる統計的欠落が発生し、条件が変わるとほぼ完全に失敗する。

これらのモデルには、単純な前提がある。
「条件が現状に合わなくなったら、モデルそのものが無効になる」という前提だ。

我々の組織（中小企業・WEBショップ）のシステムは年々複雑化しつつある。
元々は単純な理論が、複雑なシステムの現実にどこまで対応できるか。
経営者としてどの程度理解しているのかの基準を３段階に分けてみた。
１、単純な理論を、自分がどれくらい理解しているか。
２、自分が複雑なシステムの表に見える要素、考え方、用語をどれくらい理解しているか。
３、複雑なシステムとその関連情報を自分がどの程度理解し、入手できるか。

社内にはいろんなシステムが今も動いている。
しかし、そのシステムを誰も理解していないという現実が待っている。
条件に合わなくなったシステムは早急に捨てなければならない。

「何事も、出来るだけ単純であるほうがいいが、単純化は良くない」



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