# Jay R. Galbraith ## 概要 Jay R. Galbraith は、組織について考えるための一般的なアプローチの1つである「スターモデル」(https://jaygalbraith.com/services/star-model)の考案者である。『信頼性の高い機械学習』13章は、組織設計モデルの完全なレビューを提供する代わりに、このスターモデルを選び、ML を組織に実装する課題に特に適用している。(Source: [[@2024__OReillyJapan__信頼性の高い機械学習 - Chapter 13 MLの組織への統合]] §13.4) 同章によれば、Galbraith は組織構造の選択肢として、機能的・製品・市場・地理的・プロセスという5つの構造を特定した。また、「ほとんどの設計作業では、組織図の作成に過剰な時間を費やし、プロセスや報酬に十分な時間を割いていない」と指摘している。(Source: [[@2024__OReillyJapan__信頼性の高い機械学習 - Chapter 13 MLの組織への統合]] §13.4.2, §13.4) > [!note] 本ページの記述は『信頼性の高い機械学習』13章が Galbraith について述べる範囲に限定している。Galbraith の経歴・その他の著作・スターモデルの原典における詳細は、13章に明示的な記述がないため本ページには含めていない。 ## 関連 - 概念: [[組織設計のスターモデル]] - source: [[@2024__OReillyJapan__信頼性の高い機械学習 - Chapter 13 MLの組織への統合]] ## 出典 - Cathy Chen ほか, 『信頼性の高い機械学習 ―SRE 原則を活用した MLOps』, オライリー・ジャパン, 2024, 13 章, §13.4(スターモデルへの言及元: https://jaygalbraith.com/services/star-model)。