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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• 事実の把握として、データ分析は非常に重要だと思いますが、うのみにするのではなくどうしたらうまく活用できるのか、考えながら進めることが大事だと理解しました。

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• 初めてアナリティカルシンキングという言葉を聞きました。 意思決定にこれから必要になる仮説型アプローチについて理解できました。

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• AI時代なので今時のお話だなと思いました。 結果だけ見て決めつけることが多いかもしれないので 内容まできちんと考えようと思います。

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• データを活用したアナリティカルシンキングについて、仮説検証型と仮説探索型の2種類に分けられるという考え方は新しい発見だった。仮説探索型については前職でビックデータを活用し、潜在的な相関関係の発見から顧客に新たな価値貢献を行えた成功体験がある。現職でも再現させたいと強く願う一方で、現在の業務内容ではアクセス可能なデータにかなりの制限があり、客観的に事象の相関関係を構築するというアプローチには限界がある。協力会社から開示されるデータ量を増やしてもらうか、提供を受けなくとも把握できるようなツールを見つけたい。

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• アナリティカルシンキングという言葉は聞いたことがあったくらいで詳細までは知らなかったので、今後必要になる能力ということで勉強になりました。どうしても従来のやりかただと考えが凝り固まっていたり、間違った結果に繋がる可能性もあるので、正しいデータ分析の方法を取得すること、使用するツールや情報量など、出来ることは多いと思うので自発的に活用していきたいと思います。

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• データ分析には、順番が重要だということを改めて理解した。 狭まった分析にはならないよう注意しようと思う。

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• 結果や受注に必要な知識が取得できた。 また順番も大切でアナリティカルシンキングの理解を深められた

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• アナリティカルシンキングは以前に聞いた事があったが、実践する上で何をどのようにすれば良いのか、今回の講義で明確に理解できたので自身の仕事でも生かしていきたいと感じました。

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• 今後に必要な知識だと思います。 今後にいかしていきます

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• 様々な情報取得手段が増えた現在の世の中で、アナリティカルシンキングをより前面に業務に取り組むことが望まれる。AIなどの発達もあるが、ビッグデータ分析など、莫大な量の情報を取得し、数値化することはこれから必須だと思われる。ただ、説明にあったように全てを鵜呑みにしないことは慎重さとして求められる。