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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• なんとなくやっていたことを明確に言語化されて、意識しやすくなりました。

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• 今までマーケとして仕事をしていて、データをきちんととるということすらできていなかったため、どのような目的・目標でどのような数値が必要かをまずはきちんと把握することが必要だと思いました。また、そこで得たデータを眺めていきなり仮説を立てるのではなく、まずは分析してから擬似相関に気をつけながら原因分析をおこなっていきたいと思います。

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• 今回の学習ではデータをまずは客観的に加工・分析してから仮設を立てていく重要性を学びました。私は、マーケティングをしており、現在は集客を主に行っていますがその過程でさまざまな数値が生じます。その数値を分解してどの時点で問題が生じているのか客観的に見ていけるように今回の学習を生かしていきます。

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• 意思決定において重要なのは勘や経験に頼るのではなく、データに基づいたアナリティクスシンキングが重要である。 アナリティクスシンキングとは仮設型アプローチで意識決定を再現可能にすることである。 流れとして、「目的の明確化」「現状の把握」「データの分析」「仮設の検証」というプロセスを経て意思決定に至る また仮説を立てる上でデータの順番には注意がいる。どのようなデータが存在して、それらがそのような関係にあるのかを考える。 また背景の事象を意識して、データと結果の相関や因果関係が成り立っているのか考える必要がある。

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• 疑似相関はその後の意思決定を悪いものに導きかねませんので、分析の際には常に気を付けていこうと思いました。

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• 今回のコースを受講して重要ポイントが凄く印象に残っております。 その中でも成果を数値化するというところがとても印象に怒っておりますし実際自分が毎日成果を数値化して上司の報告したり朝礼で発表したりするのですごく良いと思ってました。

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• 業務柄アナリティカルシンキングは重要なので、このような初歩的な項目を学習することができ参考になりました。業務でアナリティクスツールを用いるので、今回学んだことを念頭に、仮説や分析的思考をしていきたいです。また、データを鵜呑みにせず、きちんと自分で思考することも忘れずに心がけ、アナリティカルシンキングを実践していけるように頑張りたいと思います。

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• 今回学んだこととして、「アナリティカルシンキングでのアプローチ方法」である。 アプローチ方法で良くない例として「仮説検証型アプローチ」が挙げられていた。 これは事前に設定した仮説をデータによって、アプローチする方法で、 勝手な思い込みが入り、自身が立てた主観的な仮説を構築するためのデータ集めをすることになるということであった。 営業としてお客様に情報を提供する際、無意識にも自分が発信したいことに合わせて、 情報をまとめることが多く、いかに客観的な視点での分析を行っていないかを考えさせられた。 お客様への価値提供をする上で、アナリティカルシンキングはとても大切なことになるため、 今後は、多面的な視点での分析を行っていく。

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• 企画・マーケ職の自分にとっては最適な講座内容でした。 ただ闇雲にアプローチを繰り返すのではなく、しっかりと工程を明確化させて行動しなければいけないなと改めて感じました。 また、最後に確認テストがあるのも非常に良かったです。 テストで振り返りをすることができ、且つ内容も学びになったため、日ごろの業務にも落とし込んでいければと思います。

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• 現代社会では誰もが簡単に大量のデータを収集し、ツールを使って分析ができるようになったことで、仮設探索型アプローチであるアナリティカルシンキングが重要性を増していることを学ぶことができた。また、分析の手順として成果の数値化、仮設を立てる順序、結果をうのみにせず検証を行うことが重要であることも学ぶことができた。