仕事に役立つインテリジェンス

仕事に役立つインテリジェンス
ISBN:9784569698595

分析力が弱いと、インフォメーションが多いと自信は増加するが予想の制度は下がる。 シークレット＝確かに存在するが、現時点では知りえないもの。 ミステリー＝現在は存在しないので、回答はない。分析で予想するしかない（本人もどちらにするか決めかねている問題など） 分析はアートか？サイエンスか？ アート サイエンス 重視するもの 直観 メソッド 新人の育成 徒弟制度（達成困難） メソッドの種類・適用を学ぶ（達成可能） 生まれつきの才能 重要 あまり重要ではない 方法論 演繹法 帰納法 競合仮説分析 １、仮説を出し切る ２、マトリクスを作成 　横に１で出した仮説 　縦にインフォメーション ３、縦に仮説と関連しそうなインフォメーションを記入 　　仮説と整合しないインフォメーションを探す ４、仮説とインフォメーションの１コマごとに見ていく 整合すればＣ、しなければＩ、どちらでもない？を記入 Ｃは「整合しないわけではない」でもOK Iは場合によっては理由も記入 ５、見直して、追加があれば、仮説インフォメーションを追加し、ＣＩ？の分類を行う。 ６、Ｉが非常に多い仮説を見え消し。 ７、Ｉの数が少ない仮説が正しい可能性が高い。 僅差であれば内容も検討する（アートの領域に入る） ８、結論をここちよく感じるかどうかを最後に考える心地悪ければ再検討する。（無理に曲げたりしない） 正しい判断をするために。 １、直観の使用を恐れない。パターン認識とヒューリスティックを利用する。 ２、直観に伴うバイアスを軽減する ベースレートの誤信を避ける。ベイズ定理を利用。 ギャンブラーの誤信を避ける。過去何回実現していないかにとらわれない。 たまたま直接見聞した情報を最大評価しない。 因果関係はないこともありうる。 修正、アンカリングへの対処として競合仮説分析を利用する。 ３、リンチピン分析 当然の前提は本当に前提か？ただの仮説ではないか？ ４、グループバイアス 似たようなバイアスを持つもの同士が集まるとバイアスが高まる。 ５、大量の情報をサイエンスとアートで処理する。

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