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人工知能 AI 人工知能 AI (Artificial Intelligence)とは、人工的に人間と同様の知能を実現させる基礎技術です。人工知能AIに関係するものに、以下のものがあります： 機械学習 Machine Learning 深層学習 Deep Learning, DL深層学習ベース処理 Deep Learning-based Processing 画像･映像処理 Image and Video Processing 音声認識･合成 Speech Recognition and Synthesis 自然言語処理 Natural Language Processing, NLP自然言語処理タスク NLP tasks 言語モデリング Language Modeling テキスト生成 Generating Text 機械翻訳 Machine Translation イメージ記述生成 G

クネビン（カネヴィン）フレームワーク Cynefin Frameworkとは、VUCAの世界において、実際の世界をどのようにとらえて、どのように考えて行動したらいいかを体系づけたものです。 デイビッド J. スノウドン David J. Snowden とメアリー E. ブーンMary E. Booneにより提言されました。 下図のように状況を４象限と無秩序に分類できます。OODAループは全ての状況に、臨機応変に意思決定し対応できます。 単純 Simple 単純(Simple)とは、安定して因果関係が誰にでも明らかな状況です。正解が明確です。 作業者が感知senseして分類categorizeして対応respondすることが求められます。 評価指標 parameter を設定して指揮命令 command and control (C2)することが有効です。意思決定は権限委譲され自動化される

OODAループ（ウーダループ、OODA Loop）とは、あらゆる領域で適用できる戦略の一般理論です。瞬時に判断し実行できる思考法「OODAループ思考」でもあります。論理的思考だけではなくて、直観等の人間の潜在能力を最大限に活かして行動できます。 OODAループが日本でも認知されてきましたが、いまだに誤解が多くあります。日本でOODAループを議論すると必ず、PDCAサイクルとどう違うのか、使い分けできるか、組み合わせできるかという質問をされます。 OODAループとPDCAを比較することの無意味 OODAループは、PDCAとは全く異なります。OODAループは一生を通してどんなことにも使える思考法です。PDCAは近年の日本においては様々な領域で使われています。が、元来は工業製品の生産技術で使われてきた継続的改善手法です。OODAループとPDCAを全ての要素で同じ次元で比較できません。 OODAル

PDCAが回らない PDCAを回せない原因がPDCAを理解していないためだといわれます。速く回さなくてはならないとPDCAの勉強を迫ります。こうして成果なきPDCA信奉が無理強いされていきます。 PDCAが回らないことに対する、経営者や管理職、本社、企画部門の認識： 計画が立てられません：情報収集に時間がかかり、情報が不十分で、確かなことが分かりません。計画倒れで実行に移されていません：環境が変わってしまって計画通りに進みません。実行した後のチェックが疎かになっています。：チェックは責任追及になります。計画が達成されても既に状況が変わってしまっています：計画自体が要りません。 PDCAが回らないことに対する、現場の認識： 上層部から計画が降りてきますが、現場のことを知らない者が作った計画に反感を覚えます。現場は計画で想定していたのとは違い、想定していた現場の能力がなく計画が進みません。前例