NISHIO Hirokazu
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ポジション探索の戦略
平均志向が最悪の環境
みんなが集中しているところに、一つの既知の「湧き出し」があり、みんながそれを奪い合っている
離れたところにある湧き出しを発見できれば有利
でたらめに探索したのでは効率が悪い
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
のタイプCが効率が悪い理由
究極的には
探索
戦略の話
試行錯誤を繰り返して探索していくエージェントの話
強化学習
だ!
以前Twitterでそれに関することを連投した気がする
競合がいる時の探索戦略
ポジショニング
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イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
競合がいる時の探索戦略
平均志向が最悪の環境
キャンプから周辺を探索し、有益なところが見つかったらキャンプを移動
テクノロジーが生物になる
ポジショニング
強化学習
→
バザール
×
伽藍
×
動機が多様
×
単一ロードマップ
×
情報の局所性
×
協調コスト
×
スループット
×
探索
×
予測性
×
強いリーダー
×
動機
×
アライン
×
ビジョン
×
intersecting_group
×
資源配分を指揮命令できない組織の経営
×
デジタル民主主義2030定例2025-11-08
→
バザールを伽藍のように管理しようとする
→
ai独裁制
×
平均
×
平均的な人間より賢いai
×
統治
×
標準偏差
×
平均志向が最悪の環境
×
一つの評価軸で最適化するのは平均志向の一つの形
→
AI独裁制が平均的に良い
→
レスポンス大事
×
受け止められた感
×
乗っかり系統樹
×
共感
×
他者からの承認が得られるツール
×
cartographer
×
ゲーミフィケーションブレスト支援ツール
×
独自性志向
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
独自性ある人になりたくて奇抜なことをする人に注目を与えてはいけない
×
今持っている知識の一歩先の知識しか受け止められない
→
farbrain
→
一本道
×
一度にできるのは一つ
×
戻ることができるように設計する
×
negative_capability
×
合流
×
異なる経路
×
包括性の獲得
×
探索
×
深さ優先探索
×
デザインシンキングは深さ優先探索?
→
探索の仕方の違い
→
鈴木_健
×
岡_瑞起
×
計測可能な目標
×
オーバーフィット
×
研究者の評価に数値基準を設けてはいけない
×
モラルハザード
×
すごいものはすごい
×
利用と探索のトレードオフ
×
新しさという評価軸
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
新規性
×
差別化のための差別化
×
差別化の罠
×
omni-epic
×
重みの塊
×
ポランニーの暗黙知
×
日本文化
×
未踏
×
plurality
×
思考の結節点
→
目標という幻想
→
日記2025-05-27
×
他人が価値を感じることに価値を見出す人
×
価値は送り手ではなく受け手が決める
×
幸せの尺度が「自分が他人にどう評価されているか」になる
×
イノベーションは計画できないが、イノベーションを生みそうな人は育てることができる
×
承認欲求
×
平均志向が最悪の環境
→
「他人が価値を感じることに価値を見出す人」について
→
谷口_忠大
×
記号接地問題
×
記号創発問題
×
記号創発システム
×
記号学
×
記号論
×
プラグマティズム
×
ユクスキュルの環世界論
×
発達心理学
×
構成主義
×
ネオ・サイバネティクス
×
記号創発ロボティクス
×
言語習得
×
ロボットによる語彙獲得
×
確率的生成モデル
×
マルチモーダル物体概念形成
×
マルチモーダル場所概念形成
×
認知発達ロボティクス
×
自由エネルギー原理
×
予測符号化
×
好奇心
×
探索
×
感情
×
予測的処理
×
ニューロロボティクス
×
表現学習
×
世界モデル
×
身体性
×
エナクティヴィズム
×
現象学
×
意識
×
クオリア
×
aiロボット社会文化心理学
×
記号圏
×
分布意味論
×
マルチモーダルな言語教育
×
創発する倫理
×
法システム
×
集合的予測符号化
×
仮説社会的知能の三層モデル
×
生成aiとの共生社会
×
フロリディのgdi
×
西垣の基礎情報学
×
サイバネティクス
×
環世界
×
記号創発システム論
→
記号創発システム論
→
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
根のない
×
根なし草の知識
×
根
→
根がない
→
思考の結節点2023-12-04
×
動かない
×
安全な中央
×
取り残される端
×
移動しない人
×
中央
×
安全
×
探索
×
共通の方向性
×
探索空間
×
高次元空間
×
次元の呪い
→
「動かない」は「安全な中央」ではなく「取り残される端」
→
差異
×
格差
×
被害者の呪い
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
→
差異から利益を得る人には差異を維持拡大するインセンティブがある
→
自分の庭
×
庭
×
庭いじり
×
明示的な移植
×
明示的
×
移植
×
移植コスト
×
フィルター
×
暗黙のリジェクト
×
リジェクト
×
メトロポリスヘイスティングス名づけゲーム
×
なめらかではなくフラット
×
暗黙の探索
×
暗黙
×
探索
×
まだ知らないものを発見することの支援
×
まだ知らないものを発見する
×
まだ知らないもの
×
まだ知らない
×
忘れてるもの
×
自分の庭の中
×
自分の庭に持ち帰って植える
×
フィルターバブル
×
なめらかでなくステップ
→
明示的移植と暗黙の探索
→
強化学習
×
機械学習勉強会
×
谷口忠大
×
椹木哲夫
×
双シェマモデル
×
自律エージェントの為の自己組織化機械学習手法の提案
×
piaget
×
シェマ理論
×
schema
×
スキーマ
×
シェマの均衡化
×
k平均法
×
クラスタ_=_シェマ
×
シェマの分化
×
身体と環境の相互作用を通した記号創発
×
環境との相互作用
×
身体と環境の相互作用
×
記号創発
×
知覚シェマ
×
行為シェマ
×
意図
×
記憶容量の有限性
×
主観的誤差
×
知覚シェマ活性度
×
距離情報からカテゴリ化を行うことの問題
×
汎化行為概念の適応的獲得
×
作られるシェマの量と身体能力の関係
×
人間はベクトル演算が弱い
×
身体能力の高いロボットは言語を作る必要がない
×
身体性
×
選好注視法
×
報酬
×
生まれつきの好み
×
自然淘汰による最適化
→
双シェマモデル プレゼン
→
ピアプレッシャー
×
2種類ある
×
鋭利さを加速させる
×
平均値に引きずりおろそうとする
×
脳を生かす勉強法
×
レバレッジメモ
×
hatena2009-10-03
×
茂木健一郎
×
とんがった人集まれ
×
同調圧力
×
平均値
×
平均志向が最悪の環境
×
引きずりおろし
×
良い格差の拡大
→
ピアプレッシャーには2種類ある
→
田川_欣哉
×
未踏事業
×
領域に投資
×
人に投資
×
イノベーションは計画できない
×
イノベーションを生みそうな人
×
とんがった人
×
相互触発
×
異種交配
×
イノベーション
×
目利き
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
とんがった人集まれ
→
イノベーションは計画できないが、イノベーションを生みそうな人は育てることができる
→
ロードマップ
×
エコシステム
×
レッドオーシャン
×
周辺部
×
ブルーオーシャン
×
知識交換の必要条件
×
平均志向が最悪の環境
×
2種類ある
×
s字カーブ
×
学校の勉強はロードマップ型
×
断絶
×
伽藍とバザール
×
レースの時代・ゲームの時代
→
ロードマップ指向とエコシステム指向
→
レースの時代
×
ゲームの時代
×
ランチェスター戦略
×
ランチェスター販売戦略
×
田岡_信夫
×
レース型競争
×
ゲーム型競争
×
高度成長期
×
頑張れば必ず報われる
×
頑張っても必ずしも報われるとは限らない
×
成長市場
×
ゼロサムゲーム
×
レースとゲーム
×
競争と探索
×
競争
×
探索
×
探索型競争
×
ゴールが明確
→
レースの時代・ゲームの時代
→
軸の谷間を埋めることを軸に視野狭窄した人は見下す
×
軸に視野狭窄
×
競争を避ける
×
ものづくり
×
価値観軸
×
軸の上での競争
×
競技プログラミング
×
計測しやすいものだけ測るバイアス
×
レッドオーシャン
×
競争的リソースを奪い合うとき多数派は損
×
逆張りの価値観
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
新規性のための新規性
×
他人が価値がないと思っている間にそこに価値を見出せ
×
わかりやすい軸
×
わかりやすさ
→
わかりやすい軸に殺到
→
強化学習
×
時間遅れ
×
観測コスト
×
simcity
×
経営ゲーム
→
明らかでないシステムを理解するゲーム
→
相加平均
×
調和平均
×
尖った人材
×
尖った
×
非線形
×
平均志向が最悪の環境
×
要実験
×
reciprocal_rank_fusion
→
尖った人材を取るためには順位の調和平均
→
アイデンティティ
×
道
×
近づこうとする自分
×
レッドオーシャン
×
型が決まっている
×
守破離
×
似たような人達と付き合う
×
努力が報われない
×
何者かになりたい人
×
何者にもなれない
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
→
道はレッドオーシャン
→
特別な存在
×
人と比較できない
×
特別な存在になりたい人
×
人と比較する人
×
人と比較できないと不安
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
→
特別な存在になりたいのに人と比較する人
→
日記2024-02-24
×
独自性
×
異なる視点
×
桝田_省治
×
岡村_憲明
×
複数の視点に支えられたアイデア
×
平均志向が最悪の環境
→
みんなと視点が同じでは採用されない
→
ポジションを取らない批評家を駆逐しろ
×
円安ドル高が騒ぎになってるタイミングでドル売り円買い
×
リスクを背負う行為
×
自らの判断
×
判断の能力
×
身銭を切る
×
リスクテイク
×
意見だけ言ってる人
×
検証
×
知識は実践によって検証されなければならない
×
fx
×
fxをやらない方がいい
×
ポジションを取る
×
ポジションメイク
×
ポジショニング
→
ポジション
→
穴を埋める
×
起業は穴を埋めること
×
ノウアスフィアの開墾
×
開拓されるべき荒地の発見
×
開拓されるべき荒地
×
穴
×
開拓
×
新田
×
ポジションテイキング
×
他人が価値を見出す前にポジションを取れ
×
ポジショニング
×
ポジション
×
土地
×
思考の結節点2024-01-19
×
アストリアの表徴
×
日記2024-01-18
×
日記2024-01-20
×
日記2023-10-11
×
日記2023-01-19
→
日記2024-01-19
→
速いフィードバックの中毒
×
うまくいかない時の諦めが早い
×
他人が価値がないと思っている間にそこに価値を見出せ
×
逆張り
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
独自性志向
×
自分の価値観を信じて進む
×
心の強さ
×
connecting_the_dots
→
速やかに肯定的評価が得られないと不安になる人
→
サンクトペテルブルクのパラドックス
×
平均は目的関数の単調増加な関数による写像に対して不変量ではない
×
平均志向が最悪の環境
→
「平均」が適切ではない
→
平均志向が最悪の環境
×
一つの評価軸で最適化
×
平均志向
×
一つの評価軸
×
軸が一次元
×
最適化
×
早すぎる最適化は諸悪の根源
→
一つの評価軸で最適化するのは平均志向の一つの形
→
ペイフォワード
×
人間は無意味な手順を継続する
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
伝統的に我々の領土
×
日記2023-10-01
×
日記2023-10-03
×
日記2023-06-24
×
日記2022-10-02
→
日記2023-10-02
→
事前
×
不確実
×
探索
×
良いアイデアなら許可を求めるな
×
不確実な時には楽観的に
×
トレードオフ
×
不確実性と向き合う柔軟な思考
→
許可を求めるより謝罪
→
知識を構造化していく
×
知識を編む
×
強化学習
×
知は力なり
×
実益を生む知識が正しい知識
×
プラグマティズム
×
整合説
×
情報科学
×
機械学習
×
哲学
×
経営学
→
知識を編むプログラム
→
強化学習
×
探索と利用のトレードオフ
×
ローカルミニマム
×
イプシロングリーディ
×
降りるために登らなければならない
×
猿山の大将
×
井の中の蛙大海を知らず
×
不確実なときには楽観的に
×
george_edward_pelham_box(日本語)
×
box,_g._e.
×
フィルターバブル
×
選択と集中
×
まだ絵のない盲点カード
→
利用と探索のトレードオフ
→
思考
×
索
×
探索
×
検索
→
思索
→
曖昧検索
×
scrapboxのリンクサジェストが便利
×
探索
×
つながり
×
発見
×
構造化
×
チワワとドーベルマンを両方「犬」と呼ぶようなもの
→
リンクサジェストはお得なガチャ
→
平均志向が最悪の環境
×
競争的リソースを奪い合うとき多数派は損
→
多数派であることによる損失
→
和で評価
×
スペシャリスト
×
ジェネラリスト
×
スペシャリストとジェネラリスト
×
尖った人材
×
尖った人材を取るためには順位の調和平均
×
未踏ジュニア
×
未踏
×
加点方式
×
平均を取る
×
多数決
×
平均志向が最悪の環境
→
和で評価するとジェネラリストが選ばれる
→
選択肢
×
探索
×
古い世代の価値観
→
選択肢傷害罪
→
重たい石
×
頑張
×
押す
×
ほったらかし
×
身軽
×
探索
×
そちらに進むと良い理由
×
言語化
×
石を押す人
×
大きなものは動きにくい
→
重たい石のたとえ
→
天才
×
成功
×
保証
×
幸福
×
評価
×
逆相関
×
天才を殺す凡人
×
少数派の意見
×
多数派
×
同調圧力
×
同じであること
×
アーリーアダプターは少数派
×
ファーストペンギンは孤独
×
平均志向が最悪の環境
→
天才であることは成功を保証しない
→
未踏ジュニア
×
chatgpt
×
良いアイデアを出すための方法
×
平均志向が最悪の環境
×
mitoujr-mentoring-tips
×
chatgptが読書感想文を書く
→
未踏ジュニアとLLM
→
しょうもないこと
×
全力
×
しょうもない
×
パッション
×
価値観
×
思い込みの枠
×
平均志向が最悪の環境
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
→
しょうもないことに全力を出す能力
→
2023-02-14_トップページの導線を整理
×
人生最適化
×
ゲーム木
×
探索
×
好奇心
×
評価関数
×
利用と探索のトレードオフ
→
短期的報酬に最適化すると弱くなる例
→
次元の呪い
×
高次元空間において正規分布はほぼ超球面上の一様分布
×
悲観的な勘違い
×
利用と探索のトレードオフ
×
c3:_computer_created_cats
×
ベルヌーイ分布
×
トンプソンサンプリング
×
強化学習
×
トンプソンサンプリング採用の流れ
×
良いの定義
→
Stable Diffusionのシードとプロンプトの関係
→
多腕バンディット問題
×
強化学習
×
悲観的な勘違い
×
利用と探索のトレードオフ
×
トンプソンサンプリング
×
画家の発見
→
トンプソンサンプリング採用の流れ
→
奇人
×
変人
×
奇
×
奇才
×
奇抜
×
奇妙
×
奇怪
×
奇抜さ
×
好奇心
×
「奇」を好む心
×
奇想天外
×
奇を衒う
×
卓越
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
卓越性から充実と自信が生まれる
×
四字熟語を知る辞典
×
変人は変える人
×
普通の人
×
凡人
×
現状維持は緩慢な自殺
×
変革
×
リーダーシップ
×
最初のフォロワーがリーダーを作る
→
奇人と変人
→
群集心理
×
付和雷同
×
孤独
×
平均志向が最悪の環境
→
人の行く裏に道あり花の山
→
狂っている
×
多数派と同じ
×
目的として狂った人
×
結果として狂った人
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
独自性志向
×
自分志向
×
狂の境地
→
目的として狂った人と結果として狂った人
→
人間をバグらせよう
×
探索
×
ハイリスク行動をする個体が公共の利益のために必要
×
ハイリスク
×
利用と探索のトレードオフ
×
公共の利益
×
リスク
→
ハイリスク行動をする個体が公共の利益のために必要
→
リスク
×
損失回避バイアス
×
平均志向が最悪の環境
×
誤った二者択一
→
リスク取る取らないは誤った二者択一
→
価値観
×
主体性
×
キャリア
×
断る選択肢
×
取捨選択
×
平均志向が最悪の環境
×
選択肢の量と意思決定の質
×
ランダムウォーク
→
選択の価値
→
未踏ジュニア
×
子どもの創造性を喚起するサード・プレイス
×
未踏カルチャー
×
カルチャー
×
pm制度
×
自発的
×
自発性
×
内発的動機
×
熱意
×
自力で前に進む力
×
自走力
×
ファーストペンギン
×
自分ごと感
×
圧倒的当事者意識
×
coderdojo
×
coderdojo憲章
×
事後的リーダーシップ
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
自分志向
→
未踏は自発性を重視する
→
平均志向が最悪の環境
×
魚の群れと集団行動スキルとイノベーション
→
良い悪いと普通かどうかは別
→
クッキークリッカー
×
拡大再生産
×
ポジショニング
×
複雑なパズル
×
経営ゲーム
×
factorio
→
Big Pharma
→
井戸端2022-01-21
×
井戸端2022-01-23
×
有益な情報を提供すれば見返りがあるか?
×
「定義が不明瞭」と「解像度が低い」は似てるけど違う
×
右肩
×
scrapboxdrinkup
×
scrapbox期
×
ブログが解体されsnsとscrapboxになった
×
scrapboxのカスタムビューとしてのscrapboxreader
×
探索
×
利用と探索のトレードオフ
×
物理的身体から解き放たれた顔アイコン
→
井戸端2022-01-22
→
ローコンテキスト
×
ハイコンテキスト
×
効率
×
並列
×
一次元の文章
×
間を埋める
×
話題がつながる関係
×
連想接続
×
丸暗記している人は掘り下げられない
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
公理系の違い
×
リソースロケータ
×
チャットでの書き出し法とkj法の差:時系列
→
飛躍
→
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
独自性志向
×
瞬発行動力と持続行動力
×
峠が近い
×
反応障壁
→
誰も走っていない道を走っている
→
速読について考える
×
べき→why?
×
未知のものに出会うことを目標にしてはいけない
×
フロー理論
×
ストレッチゴールの設定
×
強化学習
×
k-means
×
次元削減注意
×
時系列の入力からのパターン発見
×
状態の分散表現
×
状態のベクトル化
×
q関数
×
海馬の時間圧縮
×
トンプソンサンプリング
×
確信度
×
知性体
→
読書を支援するボット
→
平均志向が最悪の環境
→
平均思考は捨てなさい
→
灘校土曜講座2021
×
灘2021質疑
×
灘校土曜講座2014
×
エンジニアの知的生産術
×
雪玉を転がして大きくする
×
技の水脈、人の山脈
×
決断の機会は数珠つなぎ
×
知識と資本論とテクノロジストの条件
×
コーディングを支える技術
×
豊田工大講演
×
人生の選択肢をどうやって知ったか?
×
良いアイデアを出すための方法
×
平均志向が最悪の環境
×
選択の価値
×
選択肢の量と意思決定の質
×
ポスト資本主義社会
×
現金というコモディティ
×
現金は弱い資本
×
利用と探索のトレードオフ
×
aiが仕事を奪わないと月の休日が3日減る
×
タユピンコ人のたとえ
×
aiが仕事を奪うのではない
→
灘2021参考資料
→
事前
×
不確実
×
探索
×
利用と探索のトレードオフ
×
許可を求めるより謝罪
×
ナレッジベーストビュー
×
大企業と高速企業
→
できるからやってみよう、問題があればやめたらいい
→
強化学習
→
部分観測マルコフ決定過程
→
協調性
×
探索
×
利用と探索のトレードオフ
→
協調性のない行動の方が探索効率が高い
→
gan
×
エネルギーベースモデル
×
自己回帰モデル
×
強化学習
→
逆強化学習
→
リスク
×
チャンス
×
失敗
×
出る杭は打たれる
×
平均志向が最悪の環境
→
リスクがある時は行動のチャンス
→
好奇心
×
ハイハイ
×
新しいものを見つけたい欲求
×
情報収集
×
強化学習
×
発達段階
×
たくさん読むと愚かになる
×
情報収集ばかりしても平たく並ぶだけ
→
乳児は好奇心でハイハイする
→
問い
×
未知の分野
×
概念的な地図
×
地図
×
scrapbox
×
メタファー
×
道がつながっている
×
最終的に見つかれば良い
×
人は場所を緯度経度ではなく道筋で覚える
×
地図を把握している
×
行き先の予測
×
予測
×
脳内モデル
×
試行錯誤の高速化
×
モデル
×
試行錯誤
×
脳内の探索
×
経路を発見
×
探索
×
経路
×
概念地図
×
探索のパラドックス
×
目的地
×
連想接続
×
無矛盾結合
×
知識の整合性
×
scrapboxのbox表示は束ねた付箋
→
未知の分野の地図作成を支援
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選択肢
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解釈
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事後的
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循環参照
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強化学習
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間主観
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有用
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2019年度武蔵野市寄付講座「itとルールの今・未来」
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遠山_勉
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模倣
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創造
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知的財産
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知財
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受講ノート
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日本人は真似が上手
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プログラミング言語による生産性向上
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真似は悪いことか?
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守破離
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steve_jobs:_good_artists_copy,_great_artists_steal
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シュンペーター
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イノベーション
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組み合わせ
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development_as_production_of_new_combinations
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模倣の種類
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反対模倣
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イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
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模倣志向
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模倣の動機
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知識習得欲求
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同化願望
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経済的合理性
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elm分析
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ジャレド=ダイヤモンド
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銃・病原菌・鉄
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利用発明
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模倣と独立
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独立の欲求
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自立
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アドラー心理学
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抑圧
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解放
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言語化
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尾上_墨雪
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創作と古典は伝統の両輪
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創造のない伝統はない
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未踏ジュニア深圳ツアー2019
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価値は違いから生まれる
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think_different
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成長的模倣
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停滞的模倣
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新結合
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線は新結合
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「点がつながる」が「創造」
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connecting_the_dots
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どの国が今日の世界経済を牽引しているか
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恩送り
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変差値
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変のススメ
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未来を予測する最良の方法は、それを発明することだ
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クアルコム
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スティーブ・ジョブズ
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グループウェア
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関心空間
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模倣と創造と知的財産
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恒等写像を学習する
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状態のベクトル化
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状態遷移図の学習
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if文の条件節を2クラス分類に置き換える
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リカレント
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連続状態
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強化学習
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状態のベクトル空間への埋め込み
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状態
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離散
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シンボル
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ベクトル空間
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ボロノイ分割
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k-means
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強化学習
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状態のベクトル化
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立川_智也
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真面目さ
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面白さ
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価値観
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狂気
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頭がおかしい(ほめことば)
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異常なまでの熱意
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イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
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周囲の人の振る舞い
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自分の価値観
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真面目さと面白さ
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見出し目次はツリー
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断片の間の関係接続
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scrapbox文中からのリンク
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類似
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関係ありそう
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連想をストック
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類似ではなく連想
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機械がkj法する
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連想を生み出す装置
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関係のありそうなもの
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類似関係
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対立は近い関係
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関係とは何だろう
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連想のストック
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連想接続
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探索
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連想の合流
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連想装置
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話題がつながる関係
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kj法
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思考の結節点2019-02-18
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短期的
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採算性
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自律性
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探索
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利用と探索のトレードオフ
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意思決定者
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現場
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モチベーション3.0
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会社の存続
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短期的な採算性
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有害なマネジメント
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マネジメント
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お金
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誤ったkpi設定
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金銭的資本
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知識資本
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社会資本
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自律性と金銭評価
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多様性
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視野
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遮眼帯
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組織
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レースと探索のたとえ
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レース
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探索
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たとえ
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遮眼帯のたとえ
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ucb1
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強化学習
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不確実な時は楽観的に
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楽観的初期値法
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エコシステム戦略
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混合製品
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探索
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エコシステム戦略は混合製品の探索
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予測可能性
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模倣
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デザイン思考
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探索
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予期せぬ発見
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予期せぬ成功
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デザイン思考が世界を変える
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予期せぬ発見の探索プロセス
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探索
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探索の余地
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学べば学ぶほどわからないことが増える
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学べば学ぶほど自分の無知に気付く
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気づき
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根拠
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基礎付け
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気づきと根拠
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探索
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有限
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水平線
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長期的に見て問題のある選択
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水平線効果
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バンディット問題の理論とアルゴリズム
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トンプソン抽出
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ベイズ推定
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確率一致法
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乱択アルゴリズム
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強化学習
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トンプソンサンプリング
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バンディット
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one-hot
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強化学習
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線形バンディット
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多数決
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kj法
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月なみ
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啓発性
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おりこうちゃん
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優等生
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知の探検学
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無難
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月並み
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独創的
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和で評価するとジェネラリストが選ばれる
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良いアイデアを出すための方法
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平均化
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少数派が勝つ状況
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平均志向が最悪の環境
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dot_voting
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月なみで啓発性の乏しい、おりこうちゃんの優等生
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学びの時間配分の最適化
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市場
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トッププレイヤー
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効用
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掛け合わせニッチトップ戦略
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一人勝ち市場
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wta
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最低賃金
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採用教育コスト
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ファットテイル
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競合がいる時の探索戦略
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市場のトッププレイヤーしか効用を得られないモデル
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次元削減
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次元削減は抽象化
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抽象化は主観的
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強化学習
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多腕バンディット
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強化学習と次元削減
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リスク回避
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年功序列
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平均志向が最悪の環境
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安全
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安心
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年功序列とリスク回避
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既存の枠組み
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探索と利用のトレードオフ
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理解度
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理解度の定義
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u理論
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結晶化
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手放す
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強化学習
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劣化コピー
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実益
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読書の価値
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2014-04
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2014
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速読実験とU理論
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知識のオーバーラップ
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コミュニケーション
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オーバーラップ
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三角不等式
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距離
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探索
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トレードオフ
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コミュニケーション距離
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成功
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不確実性
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リスク回避
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失敗
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リーン・スタートアップ
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平均志向が最悪の環境
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成功の呪い
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2008年スランプ
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「スパゲッティモンスターの戦い」概要
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ドラッカー
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コーディングを支える技術
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京大サマーデザインスクール2014
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強化学習
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量子コンピュータのプログラミング
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学び履歴
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強化学習
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方策
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状態
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行動
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遅延報酬
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行動価値
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グリーディ方策
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経営
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報酬
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松下_幸之助
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企業の社会的責任
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従業員満足度
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顧客満足度
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強化学習と経営
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ハロー効果
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要求水準によって質のバラツキの価値が変わる
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平均志向が最悪の環境
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行動戦略
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世代交代
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対立解消図
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舶来信仰とレイトマジョリティ
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論理による行動戦略世代交代の促進
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経営学
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中野_剛志
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イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
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真説・企業論
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会社は学校じゃない
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仕事の定義
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超えるべきラインによってリスクテイクの需要が変わる
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平均志向が最悪の環境
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失敗
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恐れ
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正解
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リスクテイク
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リスク回避
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失敗を恐れて行動しない選択をする事例
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強化学習
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不確実な時には楽観的に
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探索と利用のトレードオフ
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悲観的な勘違い
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経営ゲーム
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ポジショニング
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交易
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交渉
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カタン
"
Engineer's way of creating knowledge
" the English version of my book is now available on
[Engineer's way of creating knowledge]
(C)NISHIO Hirokazu / Converted from
[Scrapbox]
at
11/23/2025, 4:47:19 PM
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