判断の質を高めるための
解説資料とコードを無料でお手元に。

I.ディシジョンの精度

私たちの判断は、様々な認知バイアスの影響を受けています。例えば、確証バイアスは都合の良い情報を集め、利用可能性ヒューリスティックは印象的な事例を過大評価し、集団思考は異なる意見を封じ込めます。これらのバイアスは、個人レベルでも組織レベルでも、より良い判断への障害となっています。

本セクションでは、認知バイアスを克服し、判断の精度を高めるための解説資料やPythonサンプルコードを紹介します。

コンフォーマル予測

AIモデルの「予測の不確実性」を定量化する手法として注目を集めるコンフォーマル予測。私たち人間には、自分の判断に過度な自信を持つ「自信過剰バイアス」と、機械の出力を過度に信頼する「自動化バイアス」という2つの認知バイアスがあります。これらは安全工学や臨床分野の領域で事故や誤判断の要因として指摘されてきました。

以下の記事では、AI自身に予測の不確実性を定量化させる方法とその恩恵について解説しています。すぐに使えるPythonサンプルコードとその実行結果を通じて、コンフォーマル予測の基礎を体験的に学べる内容となっています。認知バイアスに起因する判断ミスを減らし、より確かな意思決定を目指す方におすすめの内容です。

II.ディシジョンの根拠

『この施策は本当に効果があったのか』『今回の成功は再現できるのか』。ビジネスの現場では、こうした問いに客観的な答えを出すことが求められます。勘や経験だけに頼らず、かといって単純な前後比較にも留まらない、科学的な効果検証の手法があります。

本セクションでは、因果推論や分析マネジメントの考え方を軸に、根拠に基づく意思決定の実現のための解説資料やPythonサンプルコードを紹介します。

効果検証

ビジネス施策の効果検証を標準化することは、業務効率の向上だけでなく、分析の客観性を担保する上でも重要です。しかし、どの統計手法を採用すべきか、その判断に迷う方も多いのではないでしょうか。

以下の記事では、最も基本的な線形回帰モデル(OLS)と、データの特性に応じて使い分けられる一般化線形モデル(GLM)の推定結果を、実際にシミュレーションを通じて比較します。Pythonサンプルコードと実行結果をもとに、両手法の違いを体感しながら、効果検証の標準化に向けた実践的な知見を得ることができます。

Ⅲ.ディシジョンの透明性

AIによる判断が社会に浸透するにつれ、私たち人間の最終判断の透明性が重要になっています。なぜその判断に至ったのか、どのような要因が考慮されたのか。これらを明らかにすることは、自身の意思決定だけでなく、関係者との合意形成においても重要です。

本セクションでは、個人の意思決定、集団の意思決定、さらには人間とAIの協調的意思決定の透明性を高めるための解説資料やPythonサンプルコードを紹介します。

モデルの解釈性

決定木は機械学習の基本的な手法として知られていますが、その活用法は意外に多様です。シンプルな構造で即時判断を支援する高速倹約決定木、全体最適な構造を数理的に導く最適決定木、複雑なモデルを解釈可能にするサロゲート木など、それぞれに特徴的な役割があります。

本記事では、これら3つの決定木アプローチの特徴と使い分けを、具体的なPythonコードと実行結果を通じて解説します。適材適所で決定木を活用し、より良いデータの分析と意思決定の実現を目指す方に、実践的な知見を提供します。