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。
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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。 -
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。 -
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。
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