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まず知らなかったので、参考になった。 結果を鵜呑みにしないというのは意外で、データの検証は正確なものと思っていたがそうではなくいかに多面的な角度から検証するかが大事だと感じた。

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• アナリティカルシンキングのアプローチの流れや、実践する上での重要ポイントなどを知ることができました。 データを活用する際は、誤った活用の仕方をしないように、今回習ったことを意識していきたいと思います。

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• これからはAIの時代と言われている中で意思決定のプロセスも大きく変わっていくと思う。 仮説探索型のアプローチを可能にするには1つ1つのプロセスにおける適切な判断が求められるであろう。

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• ◆アナリティカルシンキングとは 世界で求められているスキル 機械学習などのデータサイエンスを用いて ビジネス上の意思決定を行うためのアプロ―チ 従来の意思決定アプローチは 「仮説検証型アプローチ」だったが これからは「仮説探求型アプローチ」になる。 実践するうえでの重要ポイントは3つ １　成果を数値化する ２　仮説を立てる順番に注意する ３　結果を鵜呑みにしない

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• 成果を数値化するというところが、次回の行動や新しい施策を考える上で非常に重要だと感じました。細かく分析することで成果に繋がると思うので今後は積極的に実践して行きたいと思います。

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• 1.本コースから学んだことについて マーケをやっていくなかで、必要なデータを抽出して適切に解釈し、施策を打ち出すことが重要だと感じた。 2.本コースを受講して、今後どのように仕事へ活かしていきたいか 現在の業務の効果測定が長期的過ぎてPDCAが最適に回っていないと感じれるため、短期と長期で分けてPDCAを回せる仕組みをつくる。

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• データを見て分析する際、物事を多面的に捉え、そこから仮説を立てて　実際の事象と照らし合わせることが今の時代必要だと思いました。今後、仕事する上でうまくいかなかったこと等があったとき、多面的に考え、そこから考えられる要因を発見していきたいと思います。

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• 日々マーケティング業務をおこなう中で数値で語ることを求められている。ただ算出された数値を確認するだけではなく、その数値を元に仮設をきちんと立てられるスキルが自分にはまだ足りていないと感じるため、引き続きこれらを克服するために業務に取り組んでいきたい。

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• 説明が単調すぎて頭に入ってきづらかった。相関関係と因果関係の違いについては図を利用してわかりやすい解説だった。

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• 仮説を立てるのが苦手なため、手順など参考になりました。