説明責任– tag –

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。