AI時代に必須の思考法　「アナリティカルシンキング®」

• ★★★★★

  ★★★★★
• あまり理解できません

• ★★★★★

  ★★★★★
• 以前より、データ分析などの業務に携わった経験がありましたが、意思決定のための目安となる事までは理解していませんでした。結果を数値化し、検証のための目安のひとつとなるアナリティカルシンキングについて更に勉強してみたいと感じました。

• ★★★★★

  ★★★★★
• アナリティカルシンキングという単語も初めて知り、初めて聞くことばかりだったので、理解するのが大変でした。 思えば、自分自身も今まで何かを検証する時は仮説を立ててから分析していました。それが正しいと思っていたので、選択肢や視野を狭めていると知った時はとても驚きました。AIについても、科学分野の専門知識を持った人のみが扱えるものだと思っていました。学生のうちからそういった知識を付け、エキスパートとならなくてもAIを用いてのデータ分析が可能になるのは、日本の将来にとっても素晴らしいことだと思いました。私も学びたいと思いました。

• ★★★★★

  ★★★★★
• フレーズを耳にしたことはあるが詳しくわからなっかたが、知ることができた。

• ★★★★★

  ★★★★★
• アナリティカルシンキングはAIによるデータ分析を第一としたこれから最も重要なスキルです。これまでの仮説検証型アプローチの思い込みや主観的とらえ方は、事象や要因の判断をあやまっていた可能性があります。アナリティカルシンキングは、まず目的、目標を明確にし、次に現状を把握します。そのあとにデータを分析し、パターンを発見し、ここで初めて仮説をたてます。そして仮説を検証し、テストを実施、フィードバックをします。これらの過程を行ったうえ、意思決定となります。今まで個人の思い込みや勘だけで分析していたものが、意外な盲点であった要因に行き当たることもあり、データの正確な数値に人の観点が加わることにより、確実で効果的な変化が現れるといえます。

• ★★★★★

  ★★★★★
• 今後アナリティカルシンキングが必要であることがよくわかった。

• ★★★★★

  ★★★★★
• 難しいテーマだったが、丁寧な説明で分かりやすかった。 テストは、考える問題もあり、より理解が深まった。 スライドの文字が全体的に少し多かった。

• ★★★★★

  ★★★★★
• 仮説へのアプローチ方法を明確にする方法を学ぶことができた。

• ★★★★★

  ★★★★★
• アナリティカルシンキングの基本的な思考の枠組みは理解できた。

• ★★★★★

  ★★★★★
• アナリティカルシンキングについて、事例を用いてわかりやすくまとめられており、短時間ではあったが理解が深まった。