データサイエンスには色々な分析手法が存在するが長年のHRデータ分析で約だったのはデータを相対化する分析と、階層化する分析だった。データから要点をを探る因子分析や、関連性を探る相関分析なども 行ったけれどね。相対化階層化は、データの中から知識を発見するのに役立つ、要するに認知リソースを増やすのに貢献する、AIで行われる機械学習は、いきなり、結論をもたらしてくれるけれど、認知リソースの増加には貢献してくれない。学習の中でデータがどう層別化され相対化されるのかまったく知ることは出来ない。これはAIの問題点として言われてきたことだけど、機械学習の学習プロセスは、人間が認知理解出来るものではないのだ。相対化は言い換えれば地図化であるマクロの秩序の中に要素を配置することで秩序との関係性や秩序を通じて他の要素との関係性が俯瞰的に認知できるようになるのだデータの中の秩序を発見することは知識生成の肝である。AIと呼ばれる機械学習はこの肝を見せてくれない。だからAIは結論を教えてくれるけれど、人の認知的変化に役立ちにくいのである。
認知的変化には地図が重要
