「あの時この方法でやったからうまくいった。今回も同じようにすべきだ」という話は会社内でよく聞く。
成功体験を数多く経た人ほど、「成功法則」をいろいろなことに当てはめ、2匹目のドジョウを狙う、ということが増える。
私もかつていろいろな会社でこのようなシーンを見た。
例えば集客の方法である。少し考えただけでも、
「セミナーをやって集客する」
「webから集客する」
「DMをうって集客する」
「テレアポする」
「ポスティングする」
「紹介を誘引する」
など、様々な方法がある。
しかし、往々にして「あらゆる可能性を検討する」ということは放棄されがちである。
例えばある人が
「今回はセミナーではなく、DMの方が良いと思います。」
と言っても、会社内のベテランと言われる人が、
「今までの経験上、セミナーのほうが良い」といえば、さしたる検討もされず、それが採用されたりもする。
しかし、本当に「経験」は当てになるのだろうか。また、「法則」「しくみ」などは、意味のあるものなのだろうか。
こういった状況に対して、ある科学者が問題を提起している。すなわち、
「あらゆる問題で性能の良い汎用最適化戦略」は存在するのか？
という問いである。
ビジネスマンにとってもっとわかりやすく言えば、「様々な問題に効率よく対処できる、ビジネスの法則、というものはあるのだろうか？」という意味にとらえてもよい。
実は、これに対しては答えが提出されている。
「ノーフリーランチ定理」という定理だ。
この定理によれば、「そんな都合の良い法則はない。ケースバイケース」だというのだ。
”この定理は「あらゆる問題で性能の良い汎用最適化戦略は理論上不可能であり、ある戦略が他の戦略より性能がよいのは、現に解こうとしている特定の問題に対して特殊化（専門化）されている場合のみである」ということを立証している
工学者や最適化の専門家にとって、この定理は、問題領域の知識を可能な限り使用して最適化すべきだということを示しており、領域を限定して特殊な最適化ルーチンを作成すべきであることを示している。”（Wikipedia）
すなわち、「問題が発生した都度、ケースによってどのような解法を用いるか考えたほうがよい」と言っている。
成功法則に頼っても、思ったより成果が上がらない、ということはよくある。
そういうときは、「ノーフリーランチ定理」を思い出すとよい。解決策は、ケースバイケースなのだ。
製薬・バイオ企業の生成AI導入は、「試行」から「実利」を問うフェーズへと移行しています。 (2026/01/19更新）
単なる理論ではなく、現場で成果を出す生成AI活用の“実装方法”を知りたい方に最適なウェビナーです。
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・横展開に向けたガバナンス設計とナレッジ共有
【登壇者】
奥田 真輔 氏
システム開発やITコンサルティングを経て、
外資系製薬企業で15年以上のITビジネスパートナーとして人事からコマーシャル、
メディカルなど製薬企業の様々な分野のプロジェクトに携わる。
現在はネクセラファーマ株式会社で、システムだけではなく、企業風土改革や業務改善をリードし、
日本発グローバルバイオ製薬企業にむけて、同社の成長基盤の構築に尽力している。
岡田 雄太（ワークワンダース株式会社 CTO）
野村総合研究所に新卒入社後、証券総合バックオフィスシステムやオンライントレードシステムなどの開発に従事。
その後、8 Securities（現SoFi Hong Kong）へ出向し、日本人唯一のエンジニアとして国際的なプロジェクトに携わる。
BOOSTRYでは信託銀行向けSaaSの立ち上げと成長を牽引。
WiseVineではCTOとして開発組織を30名規模に拡大し、プロダクト開発を推進。
2025年4月よりワークワンダース株式会社CTOに就任。AI活用を中心とした開発支援をリードする。
【お申込み・詳細】
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