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IT運用・オブザーバビリティ

o11y(オブザーバビリティ/可観測性)とは何か — 監視の強化版ではない理由

o11y=オブザーバビリティ(可観測性)は監視の強化版ではない。制御理論に遡る語源、監視との問いの立て方の違い、メトリクス・ログ・トレース三本柱の役割まで、実務の判断につながる形で総整理するシリーズ総論。

Data in Golf

ゴルフ場の出口はメガソーラー──不動産としての終活

ゴルフ場の閉鎖は、長くネガティブな話題として扱われてきた。だが2026年に米国で起きているのは、閉鎖の先にある「出口」の設計である。マサチューセッツのMaplegate Country Clubは2, […]

MBA

【MBA】クリティカル・シンキングDay2|主張を考える・根拠を考える ― 「So What?」で思考を引き上げる

この記事でわかること 情報を「要約」するだけでなく「解釈」して価値ある主張を導く4ステップ 根拠の数を出し、質を上げ、整理・統合して抜け漏れをなくす方法 「論理の飛躍」が生まれるメカニズムと、それを埋 […]

MBA

高級ブランドのジレンマ ― STPと4Pの整合性を叩き込まれた日|MBAマーケティング Day4

この記事でわかること 高級ブランドが「成長」と「ブランド維持」の間で直面するジレンマ ブランド拡張のメリットとリスク ― 「強化」と「希薄化」の境界線 STP(セグメンテーション・ターゲティング・ポジ […]

Data in Golf

ゴルフ場の無人化はM&A段階へ──ASIのScythe買収が示す再編

ゴルフ場の整備自動化が、米国で新しい局面に入った。2026年3月、米国の産業車両自動化企業ASI(Autonomous Solutions, Inc.)が、コロラド州の自律芝刈り機スタートアップScy […]

MBA

What Recommendation Design Taught Me: “Data Preparation Comes Before Algorithm Selection” [Technovate Thinking ⑥ Day3 Part2]

This is part 6 of my 12-part series documenting what I learned in “Technovate Thinking,” […]

MBA

リコメンド設計で学んだ「アルゴリズム選定よりデータ整備が先」という真実【テクノベート・シンキング⑥ Day3後半】

ビジネススクールで受講した「テクノベート・シンキング」の学びを全12回でまとめるシリーズ、その6。 第3回後半の事前課題は、「ECサイトではどのようなリコメンデーションがユーザーにとって効果的か」を考 […]

AI

企業が顧客の情報を自社AIに入れるのを禁ずるのは何故か

要点(先に結論) 法人向けに正しく契約されたMicrosoft 365 Copilotは、入力したプロンプトや応答を基盤モデルの学習に使わず、データをテナントの外に出さない。だから企業が「顧客情報をA […]

プロゴルファー

レイタンがトゥルーイスト選手権初優勝——楽しさの再発見とノンリニアキャリアパスの構造

この記事でわかること クリストファー・レイタンのトゥルーイスト選手権初勝利の中身と「運の要素」 引退検討→YouTube転身検討→競技復帰→PGAツアー優勝までの非線形キャリアパス 内発的動機付け理論 […]

マネジメント

The Biggest Wall Was Inside Me — Public Image and the “Need to Be Recognized” [Cross-Cultural Management #6]

In the previous article (Cross-Cultural Management #5), I wrote about why multicultural teams break […]

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ミライ

ミライ

現役ITコンサルタント / MBA(経営学修士)。気になった出来事は、とりあえず分解して眺めてみたくなる。そこから何が見えるか、確かめてみる。IT現場での実践知とMBAのフレームワークを掛け合わせ、2軸で発信中——Logic in Life(リスキリング・キャリア・生産性を上げるITツール活用)と、Logic in Golf(ガジェットデータ分析と経営視点でのギア選定・練習設計)。「未来は、ロジックで面白くなる。」/ X:https://x.com/Mirai_LD note:https://note.com/megumirai2020

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