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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• 常日頃から正しい思考を保てるようにしておくことが重要

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• 現状の業務には直接紐づかない内容なので、内容があまり入ってきませんでした。しかし、書類発行を行う上でデータ化を行うことでミスや業務軽減には繋がるかと思いました。

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• アナリティカルシンキングやデータ分析などまだまだ苦手分野のため、非常に勉強になった。 また、情報が多く探せる現代だからこそ、何をするときでも簡単にうのみにしてはいけないというのは、 仕事だけではなく日常生活でも同じだと感じた。

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• 効果検証する為にも、常に成果を数値化し結果を鵜呑みせずに再現性を持たせるという所まで繋げていく事が重要だと感じた。

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• 【学んだこと】 意思決定には罠があること。 分析しても結果を鵜呑みにしてはいけない。 【今後】 仮設を立てる順番に気を付けながら、分析していく

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• これからの意思決定は、多面的にデータ分析を行ったうえで仮説を生み出す「仮説探索型アプローチ」を活用すべきであり、 そのためには、データサイエンスを用いてアプローチ方法や思考法を体系化した「アナリティカルシンキング」に則って 仮説検証・意思決定を行う必要があることを理解した。

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• ▼学んだこと ・これまでの意思決定に見られる罠 ・アナリティシカルシンキングとは ・実践する上での重要ポイント アナリティカルシンキングという言葉を初めて聞いたが、非常に分かりやすかった。 最後にまとめのテストを実施されたことで、より記憶の整理をすることができ、理解を深めるいい機会になりました。

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• データの活用が容易になる。それをどう活用・判断して意思決定・行動し結果に繋げるのかは人である。全てをAIに任せるのなら同じAIを使えば同じ結果になるから。

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• 事業における各プロセスの分析や開発、マーケティングの現状分析に使える考え方なので参考になりました。

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• 自身の業務では、前月、前年といった比較対象から業務の内容を洗い出すため、履歴はしっかり残したいと思います。