一般に、ゲームは本来、勝負事であり、競技である。
ただかならずしも競技とは限らない。
パズルや、一人ゲームの様なものもある。
ここでいうゲーム化というのは、一定のルール、手順に従って、一定の結果を出すための基盤と定義する。
つまりシュミレーションモデルを言う。
ゲームには目的がある。
目的によってユザーインタフェイスは設計される。
目的に従って要件定義がされる。
目的は用途でもある。
ゲームには初期設定がある。(前提条件、時間制限等)
初期設定は要件定義に基づく。
ゲームにはルールとフィールドがある。
ゲームには構成がある。
ゲームにはプレイヤーがいる。
ゲームには対戦相手がいる。(一人ゲームの場合は自分が対戦相手になる。)
対戦相手は、人とは限定しない。
ここで、AIの存在が重要になる。将棋では、AI同士の対戦もあった。
経営分析や経済分析などはAIが対戦相手となる。
開始と終了が明確である。(初期場面、開始場面、終了場面)
一回一回結果が表示される。
ゲームでは、ゴールが設定されている。
フィールドが特定されている。
フィールドとは特定の法則、規則によって範囲が定義された空間。(場面)
ゲームでは、行動が制約されている。
ゲームには手順が決められている。(アルゴリズムが設定されている)
ゲームにはシナリオがある。
ゲームは結果を評価する基準が予め設定されている。(スコア、得点)
ゲームでは、最終評価(勝敗、スコアの集計等)が決められている。
先ずユーザーインタフェイスを設定定義する。
一つは、仮想区間を作ってそこに現実の場面を再現してしまう。
もう一つは、コックピットのような空間を構築して主要な指標をメータ化して操作できるようにする。
あるいは、何らかのフィールド、場を想定し、その上でモデルを構築して場面上で操作できるようにする。
目的のよってユザーインタフェイスは変える必要がある。
また、ユザーによっても変える。
ユザーインタフェイスを考える。
ユザーインタフェイスを考えながら全体の構想を練っていく。
ユザーインタフェイスは最初にユーザーが目にし、触れる顔だと言っていい。
ユザーサイドの立ってユザーが触れてみたい、使ってみたいと思わせる事が肝心である。
第一印象が大切である。
全体の流れ、変化が一目瞭然、わかるように配置する。
異常値、変化がわかるようにする。
ユザーインタフェイスを考えながら、コンセプトを明らかにする。
何を知りたいのか。
どのような場面、状況を想定しているのか。
どのような変化。状況の変化。条件の変化。相手の変化、前提の変化。
どのような変化を想定するのか。
どのような事態を想定しているのか。
どのような状態にしたいのか。
何を目的、目標としているのか。
何がしたいのか。
何が知りたいのかを、最初に明確にし設定する。
それによって、ユザーフェイスは変える。
また仕様も変える。
インターフェイスに、ダッシュボードを用いる。
全体の仕組みは、いくつかの部品によって組み立てられる。
総ての部品は関連付けられ全体を構成している。
総ての部品には役割がある。
そういった部品が要約されてはいつされるのがインタファイスである。
重要なのは個々の部品の働きと関連が全体にどのような影響を与えるかである。
そして、操作可能な部品と、直接操作できない部品とを区別する事。
重要なのは操作性と視覚性で当事者がその場で操作し、見れるようにする。
また、自分が操作したところ意外なところや全体が一目で見れるように配置する。
一箇所を操作したら他はどういう動きをするか。
自分で操作できる。
操作が簡単にできる。（操縦桿、ボタンの様な操作用の装置が設定されている。）
ストーリーがある。(ストーリーが予め設定されている。)
ストーリーに沿って複数の場面、画面、場が設定されている。（例えば、経営分析なら一年を十二か月でせっていし、十二の場面を設定する等）
数量なものでなくビジュアルに設定する。(計器やマップ等)
即時性、その場で操作できるようにする。
状況をコンパクトに一画面でわかるようにし、すべての要素が同時に連動して動くようにする。見えるようにする。
必要に応じて、サブ画面に飛べるようにする。（経営分析なら、営業や資金の画面をサブで設定する。）
簡単に操作できてその場で、すぐに結果が見えるというのが肝ですね。
その為に場面、画面設定とストリー性が前提になる。
ただ、数表を眺め、解説してもらうのではなくて、その場で自分で試行できるようにする。
全体の仕組みを維持しながら部分を観る。
先ず全体の仕組みを構築、必要に応じて部分の働きを抽出して分析をする。
全体の状態、動きを把握し、フローとストックの位置と関係と働きが分かるようにして、部分を解析する。
「お金」の流れる方向、道筋、働き。
経済を動かしているのは「お金」の流れ。「お金」の流れをつくるのは「お金」の過不足。
「お金」の流れと過不足はフロートストックをつくり、フローとストックは各々固有の働きがある。
経済は、人物金の均衡にある。
また、生産、分配、消費は、均衡する。
重要なのは「お金」が全体にどのように流れているか、それが、物の生産・分配・消費にどうかかわっているかである。
市場経済を構成する、要素間、部門間の関係は総て、「お金」の流れによって作られる。
故に、「お金」の流れを中心、主軸として考える必要がる。
いわゆる相関関係の、その時の「お金」の流れが関係しているので、流れが変われば、関係も変化すると考えていい。
また、因果関係は流れにそって形成される。
故に全体の手順、順序が重要な要件になる。
「お金」の流れが見えるように配置する。
資金循環表はいい手本になる。
消費税といっても全ての部門に何らかの影響が出る。
影響と言っても基本的には、入金、出金、残高であるから、根本は、シンプルなのである。
つまり、入金、出金、残高があきらかなデータを特定できればいい。
そう考えると意外と日銀の持つデータが核となる。
例えば、資金循環表の過不足データなどである。
天地人、フローとストックに基づき配置し、過不足、増減、陰陽によって仕分けをする。
特定の課題、目的によって分析する場合でも一つの全体の仕組みを構築しておく。
例えば、減税の効果を分析する場合でも、でも、経済成長、経常収支、金融収支、財政収支（歳入、歳出の増減、社会保障、年金、医療保険、税政）、企業収支、家計収支、金融政策（金利）、国債、為替、物価、失業率、所得、地価、株価、設備投資、住宅投資、公共投資、原油価格、農産物の作柄といった要素の動向、増減、過不足の状態によって違ってくる。
なぜなら、減税の効果はすべての構成要素、そして、全体に影響を与え、また減税の効果は、総ての要素、全体から影響を受けるからである。
例えば、経済が停滞し、デフレで、設備投資が冷え込んでいて、金利の下落していて、地価も下落している時と経済が成長し、インフレで、金利も上昇していて、設備投資が活発、地価も上昇し始めている時では全く違う効果が予測される。
前者では、減税しても減税した分、市場に出回らず、税収増にはならないから、減税した分国債の頼らなければならなくなる。
それに対し後者は、物価の冒頭を招きかねない。
経済成長、経常収支、金融収支、財政収支（歳入、歳出の増減、社会保障、年金、医療保険、税政）、企業収支、家計収支、金融政策（金利）、国債、為替、物価、失業率、所得、地価、株価、設備投資、住宅投資、公共投資、原油価格、農産物の作柄といった要素の動向、増減、過不足の状態から天地人を象徴する項目を三つ抽出し、それを天地人に配列し、一つのユニットを構成する。
二つのユニットを組み合わせて一つの大成卦を構成する。
先ず、「お金」の流れと均衡に注目する。
家計収支、法人企業収支、財政収支、金融収支、経常収支はゼロ和均衡する。
家計貸借、法人企業貸借、財政貸借、金融貸借、経常貸借はゼロ和均衡する。
家計、法人、財政の三つの要素で一つのユニットを構成する。
また、金融、経常収支と何らかの象徴的要素を組み合わせて一つのユニットを構成する。
それを主軸を構成する。
それに、世界市場や個々の空間を象徴するもので補完的なユニットを作る。
経済の仕組みの全体の構造を、モデル化し最初に構築しておく。
その経済のモデルを土台にして部分の値を抽出する。
さらに個々の局面を補足する指標が主軸となるデータと連動するように組み込む。
必要に応じて全体から部分的指標を導き出す。
イベント、アイテムの活用の有効である。
全体から部分を導き出す事は、AIが出現する以前は難しかった。なぜなら、全体の分析から部分を導き出すためには膨大で並行的な計算をしなければならかあた。
AIなら可能である。
なぜなら、ＡＩは、自立した部分で全体を構成する事が可能だからである。
ゲーム化で重要なのは、初期設定である。
分析にあたっては目的を明確にする。
ゲーム化するにあたって最も重要なのは、初期設定である。
初期設定をするのは人である。
AIやコンピュターがどれほど進化しても、初期設定をするのは人の役目である。
AIやコンピューターは、手段を提供することはできる。
しかし、目的を決めるのは人である。
目的が決められなくなったら人でなくなる。
なぜなら、何も責任が負えなくなるからである。
AIやコンピューターは、仕組みや手段は、提供できても、なぜ、何のために、どのような事を求めているかは決められない。
つまり、初期設定の前提は要求定義であり。
要求定義から、要件定義をするのである。
日本人は、はじめを曖昧にし、事が起きたら内々に収めようとする傾向がある。その結果、日和見主義、事なかれ主義。
日和見主義や、事なかれ主義で責任を取らせれるのは、立場の弱い人間である。
だから、初期設定が大切なのである。
始めに、誰が、どのような目的で、何をどうしたいのかを明確にする。
それが初期設定である。
要件定義の教科書に、ユーザーは、本当の目的を理解していないと書いてあるものがある。
言い換えると、それほど、本当の目的、必要性を理解するのは難しいということだ。
最初に勝ち負けを定義する。
では、何を勝ちとして、何を負けとするか。
勝ちというのは、自分が望む状態、結果が出たら勝ち。
自分が望まない状態、結果が出たら負け。
会社が潰れたら負け、戦争状態になったら負け。
相手より自分の得点が多ければ勝ちというのではなく。
故に、初期設定が鍵。
自分達が望まない社会、世界、状態にしたら負けなのである。
データについて。
データについて。
何を根拠にしてシステムを構築するかは、システムの成否を確定する重大事である。
元データは、データベースを予め構築し、総て、そこに収納するような仕組みにする。
データベースでは、データ型を明確に定義しておく。
データは検証可能な身元の明らかなものに限定する。
元データは、加工された数値、予測値、推測値は避ける。
基本的に実測値や残高とする。
決算書や統計的数値は、加工された数値、推測値が多い。
このような数値は条件を付けて活用する。
AIは、直接センサーから数値を集計できる。この点、上手く活用する事を考える。
経済は、基本的に統計処理された数値を用いる事になる。
故に、統計処理を否定するわけではない。
ただ、数字の信憑性や、根拠から結果の検証をする事は必須の要件である。
つまりデータの前提が重要になる。
情報の信憑度の関してはセンサーに基づく実測値が最も固い。
成長率とか、上昇率などは鵜呑みに資せず。何らかの裏データをとる事を忘れない。
変化は増減と基礎とし、相関分析、回帰分析は補助的なものとして考える。
データには内部データと外部データがある。
内部データは内部の実態を知る為には有効だが、基本的、偏りや癖が強い。
これからは、ユニークさが求められる時代になりますが、ただ内部情報だけに偏らないアルゴリズムにすることである。
最近、採用や考課、場合によっては、管理職業務の中心的役割をAIに任せようという考えが台頭してきたときくんですが。
これは、将来、AIの倫理に深刻な問題を引き起こす可能性を多分にはらんでいると思うのですよ。
採用や考課は、ベースとなる基準や根拠となるデータが決定的な働きをする。
仮に過去データを根拠とした場合、多分に偏りや偏向を生む危険性が高い。
もともと日本の採用基準は、ローカルで偏りがあることで知られている。
そのような基準で行われた採用実績を根拠として基準を作成したら、偏向的な基準になる可能性が高い。
例えば、男女比率や、特定の大学の出身者に偏りが生じる危険性が高い。
AIに内部データだけで機械学習をさせて基準や資料を作っても公的には通用しない。
きわめてローカルな基準になる事は忘れてはならない。
特に日本は国内のデータに偏ったり逆に、海外のデータを必要以上に敬う傾向がある。
AIは、決められた考えに従って、与えられたデータを処理するにすぎない。最初と最後に責任を持つのは人である。そこまでAIに任せたら、人は人でなくなる。つまり、人としての主体性はなくなる。
基本的な思想に対してまでAIは責任が持てない。
人の倫理までAIに任せたら人間性は失われる。
特に、採用、考課、管理といった人としての判断が求められる分野に関しては。
内部情報に偏ると、極端に保守的になる可能性がある。
AIのスキルと言うが、ハード面ばかりが重視されているが、AIスキルではソフト面とくにデータの取扱についてあまり語られていない。
これまでは、外部情報に重点が置かれていて問題にされていなかったが、これから、内部データに重点が置かれるようになると、極端な保守化（これは経営だけでなく経済も）が問題となる可能性がある。
内部情報に偏ると、極端に保守的になる可能性がある。
AIのスキルと言うが、ハード面ばかりが重視されているが、AIスキルではソフト面とくにデータの取扱についてあまり語られていない。
これまでは、外部情報に重点が置かれていて問題にされていなかったが、これから、内部データに重点が置かれるようになると、極端な保守化（これは経営だけでなく経済も）が問題となる可能性がある。
経営分析の要点は予実績管理。
予実績管理は目標と結果、成果を比較する事。
予算を立て、実績と比較し、軌道修正をし、修正後の予定を立てる。
変化を予測し、異常値を検出する。、予兆、兆しから。
対策を立て準備する。
色々な場面、状況を想定し、色々な対策を試してみる。
そういう基盤を準備するのがゲーム化の目的。
ユーザーインターフェースは、要約的、数少ない、要点にするか、基礎は全体の構造を持つように設定する。
オンラインゲームの様な構造。
即時性のある情報。例えば、株価、為替等。
実現性の高い状況。
あるべき状況。
最悪な状況。異常、特異な状況。