AI時代に必須の思考法　「アナリティカルシンキング®」

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• アナリティカルシンキングという言葉を初めて知ったので、とても勉強になりました。

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• 経験則に基づいて、判断してしまうことが 散見されるので、事実に基づいた判断が本当に必要と改めて思いました。 確立されている手法で、うちもデータはあるが 溜めていない、活かしきれていない、データがばらばらに存在していて 分析しにくいなどが問題としてあるので、そこを意識していけば もう少しよりよいものにつながっていくと思いました。

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• 重要性は感じるものの、できていないことが多いので参考になった

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• 意思決定の際の、適切なデータ活用の重要性を考えさせられた。

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• 仮説からデータ分析にいくことが罠であるとは思いませんでした。先にデータ分析、次の仮説の検証、この流れとその理由がとても勉強になりました。

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• アナリティカルシンキング の重要性を学びました。

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• 初めて学ぶ内容でしたが、難しかったです。

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• 結果をもとに数値化し、データを分析した上で次の目標立てが見出せると思うが、結果を鵜呑みにしないことはできない。あくまで、結果もをもとに数値化ししているのだから、現状を把握する為にも結果を一度鵜呑みにする、事実として捉えるべきだと思う。今後の業務において、データの分析方法はためになったが、結果に対して新たな試作を投じることを貫いてきたい。

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• 仮説探索型のアプローチを実践的に活かすことができれば良いなと思いました。

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• 仮説検証から意思決定までの流れが理解できました。データが簡単に取得できる中で、誤った意思決定をしやすい状況にあると思います。なので、目的把握→現状把握→データ検証→仮説検証→意思決定のフローを忘れずに行動していきたいと思います