データ駆動型意思決定とは何か？データ駆動型意思決定とは、証拠や文書化された議論に基づいて選択を行うのではなく、直感や階層、または最も強い声に基づいて選択を行うのではなく、証拠や文書化された議論に基づいて選択を行うのである。

データ駆動型意思決定のサイクルは、次のステップで実行される。決定とその質問を定義し、関連するデータや証拠を集め、各オプションに対する明確な議論を作成し、評価し、決定を下し、決定とその証拠を記録し、予測された結果と比較する。データ駆動型決定は、証拠が導く。データを選択的に使用して既存の結論を正当化する、証拠を会議後に失う、または証拠を記録しない場合に失敗する。Argumentreeは、議論とその裏付けの証拠をプロ/コ議論木に整理し、AIを使用して文書や会議録から議論を抽出し、グループが各議論を評価し、評価した議論を重視し、決定を下し、決定とその証拠を記録し、決定とその証拠を記録し、予測された結果と比較する。

定義ガイド

データ駆動型意思決定とは何か？

データ駆動型意思決定は、証拠や文書化された議論に基づいて選択を行うのではなく、直感や階層、または最も強い声に基づいて選択を行うのではなく、証拠や文書化された議論に基づいて選択を行うのである。

TL;DR

データ駆動型意思決定（DDDM）は、証拠や文書化された議論に基づいて選択を行うのではなく、直感や階層、または最も強い声に基づいて選択を行うのではなく、証拠や文書化された議論に基づいて選択を行うのである。

データ駆動型意思決定のサイクル

  1. 1

    決定を定義する

    質問とオプションを定義する

  2. 2

    証拠を集める

    関連するデータや証拠を集める

  3. 3

    証拠を議論に変える

    証拠を明確な議論に変える

  4. 4

    評価と重視

    議論を評価し、重視する

  5. 5

    決定を下す

    決定を下す

  6. 6

    決定と証拠を記録する

    決定と証拠を記録する

データ駆動型vs.データ情報

データ駆動型

証拠が導く。メトリックや文書化された議論が選択の主な基盤となる。

データ情報

データは重要な入力の一つとして扱われる。経験や文脈とともに。

データの敵：HiPPO

データがなければ、グループはHiPPOに従う。HiPPOとは、最高給与の人物の意見を指す。2006年にアビナシュ・カウシクがこの用語を広めた。マイクロソフトの研究チームは、この用語を広めるために、数千個のHiPPOのストレス玩具を配布した。

クラシックな例は、Amazonのものである。エンジニアが、購入カートに基づいて商品の推奨を表示するプロトタイプを作成した。シニアエグゼクティブ（HiPPO）は、購入カートに基づいて商品の推奨を表示すると、チェックアウトに集中するのを妨げる可能性があると考え、プロトタイプを破棄した。制御された実験によって、プロトタイプは大成功であったことがわかり、実際に商品の推奨を表示することになった。

データ駆動型意思決定を採用した企業は、他の投資に比べて、出力と生産性が約5-6%高かった。

データ駆動型意思決定が失敗する理由

データの選択

証拠を選択して既存の結論を正当化する

論理が記録されていない

データから決定への論理が記録されていない

証拠が会議後に失われる

決定を検証することができない

Argumentreeが決定をデータ駆動型にする方法

データは、決定を改善するには、議論に変換されるまでのことである。Argumentreeは、証拠を議論に変換し、議論マッピングに基づいて構造化された論理を構築する。

AIによる文書からの議論の抽出

議論とその裏付けの証拠を直接抽出する

プロ/コ議論木

各議論がオプションを支持または反対する議論として表示される

評価と重視

グループが議論を評価し、重視する

決定と証拠の記録

決定と証拠を記録する

より広いより広い決定メイキングメイキングと決定インテリジェンスインテリジェンスのより広いより広い実践の一部です。 協力的的決定メイキングメイキングについても参照してください。

なぜこれを値するか

説明可能な決定

決定は証拠や議論に基づいて決定される

偏りの少ない決定

議論を表面化し、評価することで、偏りを減らすことができる

学習ループ

決定と予測された結果を比較することで、次の決定を改善することができる

よくある質問

データ駆動型意思決定とは何か

データ駆動型意思決定（DDDM）は、証拠や文書化された議論に基づいて選択を行うのではなく、直感や階層、または最も強い声に基づいて選択を行うのではなく、証拠や文書化された議論に基づいて選択を行うのである。

データ駆動型意思決定のサイクルは何ですか

一般的なサイクルは、次のステップで実行される。決定とその質問を定義し、関連するデータや証拠を集め、各オプションに対する明確な議論を作成し、評価し、決定を下し、決定とその証拠を記録し、予測された結果と比較する。

データ駆動型とデータ情報の違いは何ですか

データ駆動型意思決定は、証拠が導く。メトリックや文書化された議論が選択の主な基盤となる。データ情報は、データが重要な入力の一つとして扱われる。経験や文脈とともに。

なぜデータ駆動型意思決定が失敗するのか

データ駆動型意思決定は、証拠が選択に基づいて決定されるのではなく、直感や階層、または最も強い声に基づいて決定されるのではなく、証拠が選択に基づいて決定されるのである。

ソフトウェアはデータ駆動型意思決定をどのようにサポートするか

Decision software turns raw evidence into a structure you can reason over: it organizes arguments and their supporting data into pro/con trees, lets a group rate and weigh each argument, measures net support so the conclusion follows the evidence, and keeps an audit trail linking the decision back to the data behind it. Argumentree adds AI extraction of arguments from documents and transcripts, plus 66-language support.

決定を証拠に基づいて

報告書、会議録、メトリックを構造化された議論に変換し、チームが議論を評価し、決定を下し、決定と証拠を記録する。Argumentreeで始めましょう。

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