データ分析やAIの結果を、
意思決定に使ってよいかどうかという観点で整理する仕事をしています。
統計的には正しく見える。
モデルの精度も悪くない。
それでも、その結論をそのまま使うことで
後から説明に困る判断が生まれる場面を、数多く見てきました。
私の役割は、分析を作ることでも、
正解を断定することでもありません。
どこまで言ってよく、どこからが危ういか。
その線引きを行い、判断に使ってよい材料として整理することです。
これまでの立場
現在は、大手プロフェッショナルファームにて、
データサイエンティストとして活動しています。
分析結果を会議や役員会で説明し、判断責任を負う立場の方々とともに、
分析結果を意思決定に使ってよいかどうかの整理・確認に関わってきました。
具体的には、次のような論点を扱ってきました。
- 分析結果を、会議や役員会でどう説明するか
- その結論で進んだ場合、どのリスクを引き受けるのか
- 逆に、どこから先は言ってはいけないのか
そうした論点を、
実務と意思決定の間に立つ立場で整理してきました。
研究バックグラウンド
東京大学大学院理学系研究科 天文学専攻にて博士号（理学）を取得し、
ノイズが強く、非対称分布や欠測を前提とした
観測データの解析を専門としてきました。
天文学の研究では、
「測定できていること」と
「物理的結論に使ってよいこと」は一致しません。
実際に、観測バイアスを補正することで、
「進化がある」とされていた研究結論を、
「進化は確認できない」へと反転させた経験があります。
このとき重要だったのは、
より強い結論を出すことではなく、
言ってよい結論／言ってはいけない結論を線引きすることでした。
この経験が、
現在の判断の仕事の原点になっています。
実務バックグラウンド
研究の後、金融・不動産・信用リスク領域において、
データ分析・モデル設計に携わってきました。
- 金融業界（IFRS9 / ECL / PD将来予測）
- 非定常なマクロ時系列の扱い
- 精度よりも、説明責任・監査耐性を重視したモデル設計
- 不動産・信用リスク
- サンプル不足下でのモデル不安定性の評価
実務においても一貫して重視しているのは、
「当たるかどうか」ではなく、
「意思決定に使ってよいかどうか」です。
後から説明できない結論は、
最初から意思決定に使うべきではない。
この判断軸は、研究と実務の両方で変わっていません。
このサイトについて
このサイトでは、
分析の作り方やツールの解説は行っていません。
- この分析結果を使ってよいか
- このKPIで判断してよいか
- どこまで言ってよく、どこから控えるべきか
そうした 判断の直前で生じる迷い について、
考え方と線引きを整理しています。
この立場で大切にしていること
判断に使う前に、
- 前提条件は何か
- 不確実性はどこにあるか
- 説明責任を負うのは誰か
を明確にしないまま結論だけを示すと、
一番困るのは、判断を下す人です。
私は、レビューやダメ出しをするために
データを見る仕事はしていません。
後で困らない判断にすること。
それが、この立場で最も重視している点です。
ご相談について
特定の技術や実装を依頼する場所ではなく、
判断材料の整理や、第三者視点での確認を目的とした相談窓口です。
分析結果や指標について、
一度立ち止まって整理したいテーマがある場合は、
「相談について」のページをご覧ください。