我々のレンズを通した市場と意思決定の分析
過去100年のデータにおいて、市場シェア上位1%の企業がどのように入れ替わるか。「モメンタム」が「平均回帰」に敗北する構造的転換点を特定する。
Read More →現在のAIブームはバブルか、構造変化か。ノイズとシグナルを分離するための「因果推論モデル」を用い、GDP寄与度を区間推定する。
Read More →標準偏差では捉えきれない「ブラックスワン」をどう織り込むか。CVaRを用いた相関崩壊時でも生存可能なポートフォリオ設計論。
Read More →属人性を排し、進化し続けるシステムを構築する。各理論を深掘りしてください。
議論の不毛な対立は、前提の不一致から生まれる。目的関数、制約条件、時間軸を数式レベルで固定し、非生産的な「政治的調整」を排除する。
Read More →データ（事実）と、そこから導くストーリー（推論）を混同しない。因果推論（DAG）を用いて交絡因子を可視化し、認知バイアスによる誤謬を防ぐ。
Read More →未来を「一点」で予測するのではなく、「確率分布」として捉える。期待値だけでなく、分布の裾（テールリスク）を直視し、最悪のシナリオでも機能するシステムを組む。
Read More →理論を実務へ。「作る」ことより「機能する」ことを重視した実装。
バックテストや過去データ分析において、「偶然のブレ」と「構造的な優位性」を峻別します。
「平均的に勝てる」ではなく「最悪でも死なない」設計を優先します。リスク分布を固定してからリターンを追求します。
指標を「占い」ではなく「状態定義」のツールとして用います。市場の収束と発散を定量的に定義します。
損益の源泉を分解し、相場環境に依存しない堅牢性（Robustness）を確保します。
多くのコンサルティングは分析結果（魚）の提示で終わります。しかし、現場で真に必要なのは、環境が変わっても機能し続ける「釣り方（システム）」です。
株式会社
天羽は、判断の入口と出口を定義し、例外処理、再検証トリガー、変更管理までを含めた「運用の型」を構築します。担当者が変わっても、市場環境が変わっても、組織としての学習と改善が止まらない状態をつくります。