記述統計

これまでに出荷した製品を出荷場所別、容量別、主な客先別を年度、月別に分類すると見えてくるものがあるように思います。

容量別で平均や中央値を取ることで容量別の平均価格の変遷が年度単位で見えれば客先の動向も見えるかもしてません。勘ではなくデータで事象を捉える事は今後ますます重要です。

統計学はその為の学問です。また推測統計、確率論＋線形代数がAIに直接結びついています。

製品価格はオプションで同じ容量の製品でもばらつくと思いますが、今後の概算価格の参考になると思います。

見積もりは現状経験値から時間を掛けて担当者が出力をしていますが、標準化と条件の整理で概算価格の見積もりはAIで出せれば遅くまで残業することを避けれます。そのAIプログラムについてはまだわかりません。

その時間で社会や顧客に本当に役立つ創造的な仕事ができると思います。

人のミスを防ぐにはデータを同期、共有、アラート等のシステムを活用すれば今より改善すると思います。ここは少しコストが掛かっても導入すべきと思っています。

社内の意思の確認や会議にあまりにも紙媒体が多い様に思います。ただ単に減らせば良いというのではなく工夫をして理解しやすくする事がこれから求められると思います。

日本のデジタル化が遅れるのは保守的で前例に重きを置く事と言われ続けています。

これをデータサイエンスで解決出来ればと常々思っています。