この判断、会議で言ってよいか？– 分析結果を「使ってよい結論」にするための線引き –

分析結果が正しいことと、役員会で判断材料として使えることは別です。不確実性とリスクを踏まえ、議事録に残っても耐える結論の線引きを整理します。

前後比較の数字だけで「改善」と言い切ると、後から説明に困ります。比較の前提と判定基準を踏まえ、言ってよい条件／ダメな条件の線引きを整理します。

小サンプルは差が大きく見え、結論を強くしがちです。不確実性の大きさを踏まえ、どこまで言ってよいか／どこから危ないかの線引きを整理します。

相関があるだけで、結論を強くしすぎていませんか。外部要因や構成の混ざりを踏まえ、使っていい相関／ダメな相関の線引きを整理します。

精度が高いモデルでも、そのまま意思決定に使ってよいとは限りません。見かけの精度と、未知データでの崩れにくさ、説明責任に耐えるかは別です。高精度モデルを使う前に整理したい論点を解説します。

KPIは説明できるのに、判断として言い切れない。その違和感が生まれる3つの構造と、後で困らないための線引きを整理します。