Data and Decisions／Economic Analysis for Business Decision

ちょっと前にLeading PeopleとProblem Finding Problem Solvingについて書いたので、残り二つの授業についても書きたいと思う。

まず、Haasの1年目秋学期（8月末～12月初旬）は、Fall AとFall Bに分かれており、Fall Aでは、上述二つの授業の他に、Data and Decisions、Economic Analysis for Business Decisionを必修科目として履修することになる。Fall Bでは、Finance、Accounting、Marketing、Communication（全て正式なクラス名は不明）が必修となる。Problem Finding Problem Solving、Communicationを除いて、全ての授業は週に二回あり、1年目の秋学期は、必修科目中心の生活となる。

Data and Decisions
いわゆる、統計学の授業。

僕は文系かつ不真面目な学生だったので、統計なんて完全に記憶の彼方。
ただ、LBS卒の先輩が「ビジネススクールで学んだ中で一番良かったのは、統計をきちんと学び直したこと」と言っており、僕自身も仕事で企業分析をする際に、統計的な考えを用いれば、より精緻なプロジェクションができると感じていたこともあって、モチベーションは高い。

内容は、信頼区間や偏差値など、これまでの学生生活のどこかでお世話になったと思われる概念が多いのだが、それらの概念をいかにビジネスに応用するかという問題の設定が巧みなため、テストのための暗記に陥ることなく、興味を持ちながら学べている。工場の品質検査の考え方を学ぶことで、僕の将来にどう活きるのかは正直疑問ではあるが、ビジネスの裏側で回っているロジックを学ぶのは純粋に楽しい。

また、これまでなんとなく分かったフリをしていたマーケティングリサーチの考え方や初めて知る医薬品の効果の測定方法など、論理と実例をセットで学んでいくと、これまでは無味乾燥に見えていた統計学が非常に身近で楽しいものに感じられる。

Economic Analysis for Business Decision
こっちは、ミクロ経済の授業。実際のビジネスの場において、ミクロ経済のツールを用いて、どのようにして意思決定をするかということがテーマになっている。

初回の授業は、需給曲線の話をされて、同級生とつまらなすぎるとブツブツ言っていたが、回を追うごとに内容が面白くなり、最近は授業ごとに新たな学びがある。Decision Treeや最適価格設定の考え方などは、これまで仕事で使っていた知識ではあるものの、きちんと整理して学ぶことで、これまで理解していた以上に汎用性のあるフレームワークだと考えるようになった。

ただ、こういった考え方を2年後に卒業するころまで覚えているのか、その点は疑問。

また、費用対効果というドライな話をすると、どちらの授業も一人で教科書を買って読めば十分であるが、僕の場合は必修になっていなかったら、ちゃんと学ばなかった自信があり、仮になぜか思い立って独学で始めても、すぐに挫折していた自信もばっちりあるので、両科目とも必修にあることに満足している。