つくりながら学ぶ、Jianguo Ding の実験場

勉強する前に、まず遊んでみる。

定義を調べるのは、そう難しくない。
難しいのは、なぜそう動くのか、いつ動かないのかをつかむこと。
仕事で出会ったそんな概念を、手で確かめられる形にしています。

注目の実験ファイナンス · EBITDA

はじめて EBITDA を見たとき、
正直、何を表しているのかわからなかった。

式そのものは難しくない。EBITDA = EBIT + 減価償却費。

でも、今日お金を払って設備を買ったら？
現金はもう減っているのに、EBITDA が一緒に動くとは限らないのはなぜ？

本当に知りたかったのは、そこだった。

確かめるための、小さな経営モデル。現金は ¥8,000、シーラーは ¥5,000。ほかの条件はそのままで買ってみて、現金・EBIT・EBITDA がそろって動くか見てください。

レジの現金購入前

¥8,0003,000

売れるのは同じ 40 杯。変えるのは機械を買うかどうかだけ。

フル版 1 日目の見込み：40 杯、1 杯 ¥18、原料 ¥6、家賃 ¥200。

EBITDA の式を知っているのと、設備投資、減価償却、現金、利益がそれぞれ別のタイミングで動くのを自分で見るのとでは、わかり方がまるで違う。ここでやりたいのは、後者のほう。

試して、比べて、自分で判断する。

ファイナンス注力中
財務指標の裏には、どんな経営の実態があるのか。
EBITDA から始めて、キャッシュフロー、投資、減価償却、企業価値まで。指標どうしをなぜ単純にイコールで結べないのか、も含めて。
ミルクティー × EBITDA フル版中国語版
AI注力中
embedding もベクトル DB も入れた RAG なのに、なぜ回答の質が上がらないのか。
最初は RAG をベクトル検索のことだと思っていた。つくってみると、チャンクの切り方、クエリの書き換え、データの質、検索範囲のほうが、どの DB を使うかより効いてくる。
ソフトウェア
技術的にはつくれるのに、なぜ要件や意思決定、引き継ぎのところでつまずくのか。
コードの書き方よりも、決めた理由やドキュメントを、引き継いだあとにどう残すか。
プロダクト
AI の提案が増えるほど、どこまで AI に任せて、どこから人が決めるべきなのか。
GoodIdea をつくりながら、ずっと考えている問い。