説明責任– tag –

分析を増やせば、必ず意思決定に近づくとは限りません。何を決めるための分析なのかを起点に、やるべき分析／やらない方がいい分析の線引きを整理します。

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。

AIは「できる」だけで導入すると後で困ります。何を判断に使うか、正解の定義、前提が崩れたときの止め方。導入判断の前提を3つに整理します。

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。

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。

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。