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日記

dotkuwaの日記: KKDと統計 4

日記 by dotkuwa

双方とも、問題領域全体を打通しようとするのは同じだと
思います。
 
それゆえ、弱点も同じです。
 
KKDでは、その人が経験を積んだ「その領域、あるいはごく隣接した領域で」
著しい効果が有りますが、そこから外れると、
著しく効果が無くなります。
そういう制限さえなければ、ベテランは神様になれるはずでしたが、
どう考えても、現実から引き比べても、その制限付きです。
 
統計では、そのモデルの得意な「その領域、あるいはごく隣接した領域で」
著しい効果が有りますが、そこから外れると、
著しく効果が無くなります。
そして、
(想像ですが)統計にはモデルに、それほどの多様性が無く、
あるモデルの得意分野は、他のモデルの得意分野とかぶる筈です。

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  • KKDは、知識と経験が勘(分析と仮説)を裏打ちし、度胸が実行(仮説の検証)を後押しする。実行すれば新たな経験が得られる。
    PDCAやOODAみたいな、ループです。
    実行して経験にフィードバックするのが大事なのだけど、実行するには度胸がいる。そして、セルフでKKD的理論を身に着けた人は、もとから度胸を備えていたか、度胸を備えることができた人だった。生存者バイアスです。
    KKDのキモを「度胸」ではなく「実行すること」と「フィードバックを得ること」と見れば、非組織的ではあるけれども、PDCAやOODAと似たループの方法論であることが分かります。
    ベテランが神サマになるはずだった職場建設論ではないのです。

  • by Anonymous Coward on 2019年12月13日 10時21分 (#3731032)

    ただし問題領域を返還したり当てはめたりする能力があるのなら。
    昔から一流は一流を知るとも言われてますし。
    上記の能力は自分の土台や経歴を理解するということなので、
    なんとなく生きているのでは無理。
    つまりは二流。

    • 自分はまだ新人に近く、上の人に、
      ・あの規則は無視して良い
      と言われていた、
       
      ・ステップ数いくつ毎に(開発が進む段階毎に)バグが
       何%出ないと正常では無いとして突き返す
      といった「統計的」考えも、
      ・「問題領域を返還したり当てはめたり」
      した結果だと思います。
       
      当時はその様な『理不尽な』規則を決めた人を、
      単なる無能だと思っていましたが、自分がKKDを
      しなければならなくなった立場になってみると、
      ・有能無能の問題
      では無く、
      ・自分が経験した「その領域、あるいはごく隣接した領域」
       か否かが問題だと痛感した次第です。
       
      「否」の問題に触れた人間は全て二流になると
      思います。
      同じコンサルタントが神にもなり、金の無駄に
      もなるのは頻繁にある事実です。
       
      PDCAやOODAなど、七つ道具について公的に認められる
      知識・能力をもったコンサルタントであっても
      そうだと思います。
       
      つぶしには限界が有ると思います。

      親コメント
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