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分析結果を「使ってよい判断」に変えるための思考と線引き
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なぜ、その判断は後で困るのか– データ活用で起きがちな判断ミスの構造 –

データ分析やAI活用で、よく見かける失敗パターン。
誰かを責めるためではなく、なぜその判断が危うくなるのか、
どこで線引きを誤りやすいのかを整理します。

  • よくある失敗

    分析結果を役員会で説明するときの落とし穴

    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。
    2026年4月27日
  • よくある失敗

    サンプルが少ないときに言ってはいけない結論

    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。
    2026年4月14日
  • よくある失敗

    時系列データで差分を取らない判断が生む事故

    時系列の数字は説得力が出やすい一方、トレンドや外部環境が混ざったまま「効果」と断言しやすい。どこまで言ってよいか/どこから危ないかを整理します。
    2026年4月6日
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