先日、データ分析系のトレーニングの中で、協調フィルタリングと言う言葉が出てきて、「アレ？コレ、何処かで聞いたことあるぞ？」と思って色々調べてみると、どうも、エンピリカルソフトウェア工学（開発の現場から得られた経験的データに基づいて実証的に改善を図ろうとするプロジェクト・マネジメントの手法）ってヤツの中の話っぽくて、アレ、今読んでみると、そう言う事？（統計的な、開発の工数見積や技術推薦などなど...工数見積は以前の投稿と関係がありそうです）って思ってしまったりしました。

　しかし、前回も書きましたが、コレ、順問題の方がマシと言えるレベルの逆問題的メソッドなのでは？なんて思ったりしました。なんつーか、そもそも順問題も処理していない状況で収集したデータを使っても意味ねーって話なんじゃねーのかなー？って気がします。そして、選定対象の技術の話にフォーカスした場合、コレ、造り手側は、かなり、対象のドメインを前提にして設計してきています。例えば、SPAとかPWAとかORMが解り易いですが、コレを逆問題で処理すると、現れるのは、順問題の処理から漏れたモノはドレ？みたいなレベルの話になってしまうと思うんですよね（そもそも順問題のモデルに問題が在る的な問題に辿り着かない）。

　...と言うことで、色々考えると、「データ分析 → 逆問題が注目されている今だからそこ、"改めて順問題を考えてみる。"と言う事も必要っぽいね。」...と言う事を思ったりしました。要するに、「逆問題を処理する以前に既設のバリューチェーン上で順問題を処理しろ。」って話ですね。