本日のテーマは“OR：オペレーションズ・リサーチ”です。
■Wiki
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AA%E3%83%9A%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%BA%E3%83%BB%E3%83%AA%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%81

■第6回　オペレーションズ・リサーチ（OR）---数学モデルを駆使して，経営戦略を立案する
https://tech.nikkeibp.co.jp/it/article/COLUMN/20070730/278567/
 
経営戦略に脚光があたっていますが、Wikiにある通り“事象の数学的モデル化“がOR（オペレーションズ・リサーチ）の本質です。
ORは応用範囲が広く、一般的に通じるスキルの習得を好む筆者にとっては好きな学問のひとつです。
もし自分で何か法則を発見できたら、感覚としてはニュートンの万有引力やガリレオの地動説の発見に近い喜びが得られます。電波伝搬のモデルを作った奥村・秦モデルの奥村さん、秦さんも同様な感覚だったに違いありません。
もともとの成り立ちは戦時中の軍事的戦略の一環として発達した学問で暗号の世界と似た発達の仕方を遂げていると思います。

ORはリサーチというぐらいなので事象の観察から入ります。いわゆる現状把握です。現状把握がしっかりしていると計画が緻密となり、PDCAをうまくまわすことができます。プリセールスのソリューションやSA（ソリューションアーキテクト）の設計もこれに通じるところがあります。
 
またテレコムに馴染みのあるORとしては、あの“アーラン”があります。これは“待ち行列の理論”と呼ばれています。
実はスーパーのレジの数や、銀行のATMを何台にしたら混まないかと本質的には同じ数学モデルになっています。
まだまだあります。三国志に出てくる諸葛孔明は天気読みの天才だったようですが、現代の科学でORした天気の変遷を感覚的に知って実践していた一人でしょう。赤壁の戦いはあまりにも有名です。
 
「風が吹けば桶屋が儲かる」ということわざが昔からある通り、まだまだ発見されていない“法則”的な事象は世の中にいっぱいあるような気がします。それを感覚的に見つけている人は、自分だけが当たる万馬券を知っている気持ちで使っていることでしょう。さらにビッグデータサイエンティストやアナリストみたいな人たちが今後そういった一見、無関係と思われるような事象に教師なし学習で、ある相関関係を自動で見つけてくるかもしれません。そういう意味でビッグデータで何をするのか？どう活用するのか？幅広い用途があると筆者は考えています。

もちろん費用対効果が求められる業界ではあるため、経営層に響く情報でなければ宝の持ち腐れになってしまうツールですが、可視化して物事をすすめるためのツールなので大衆に開かれた業界になっていってきているようです。シチズンデータサイエンティストという用語もそういう意図で作られた言葉でしょう。まさにますます花形の職種なっていくと思います。
 
みなさんも是非ORを活用してデータサイエンスしてみてください。