研究問題の解き方5つ
分割統治
問題Aをn個に分解して、各々を全部解いたらAも解ける的なやり方
仮説生成と検証
まず仮説を洗い出しきり、一つずつ検証結果が出るまで解いていく
以下はアンチ
仮説出し切る前に解く（後から良い仮説が見つかった場合に後戻りコスト）
検証結果出る前に別の仮説をやる（結果出てないので意味ない）
検証方法
実際に実例をつくってみせる
帰納推論
統計的仮説検定
関係の推論
因果の推論
改善を行う
まずは目的変数（客観的な数値目標）を定める
一般的すぎる場合はベンチマークを使うと良い
次に現状のベースライン（現状の値）を明らかにする
なければ仮定する
んで上界も見積もっておく
改善の理論的限界
これを求めておくと過度な期待とかせずに済むらしいsta.icon
スマートファクタ
目的変数のベースラインと上界の比
(ベースライン)/(上界)
(上界)/(ベースライン)
どっち？
後者っぽいけど
上界=1000、ベースライン=10
スマートファクタは100、だよな（100倍改善の余地がある）
ソリューションを設計する
むずい
設計の良し悪しは客観的に測定しにくい
究極的にはおそらく「人々が気持ちよく使えるか」で決まるのであり、
無限の可能性がある
設計は論文になりにくい
ここでは「お客様のシステムを設計」という文脈
研究所としては特定の難しい問題を解く（問題解決）のに特化して、システム面は事業部やSIerに任せるのが良いとしている