北岡元のレビュー一覧

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

"情報があふれている中、自分が正しい判断をする一助になるヒントがあるかなぁ？と思って手にした本。
情報と情報、点と点を結びつける事で、自分が必要とするインテリジェンスを手に入れることができたらすばらしい。情報分析をしているプロが、どんなことをしているのかを紹介し、実践で使えるような練習問題もある。
気になった点をメモしておく。
第1章　問題解決のための基礎知識
　問題は4種類ある。単純問題／確定問題／ランダム問題／不確定問題
　前半２つの問題は、インフォメーションがあれば、解決するようなもの。後半の２つの問題は、インフォメーションだけでは解決できない。分析・推定が必要になってくる。
第2章　過去を解明する、未来を予測する
　過去を解明する事例：アイオワ号の爆発事故
　未来を予測する事例：敵の上陸地点を予測する
第3章　知識と経験・五つの落とし穴
　分析には「アート（直感、演繹法）」と「サイエンス（メソッド、帰納法）」二つの面が入り交じっている。
　ヒューリスティックは、バイアスの元凶
　無意識のバイアスはやっかい
　１．典型的のヒューリスティック
　２．利用可能性のヒューリスティック
　３．因果関係のヒューリスティック
　４．修正／アンカリングのヒューリスティック
　５．後知恵のヒューリスティック
第4章　正しい情報分析の技術
　仮説を適度に見直す　－　ベイズの定理
　競合仮説分析
　リンチピン分析
第5章　ケーススタディで見る競合仮説分析"

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

インテリジェンスを仕事に活かすために必要な人間の心理面の知識、分析手法が安易に解説している良書です。
心理面では、ヒューリスティックスやバイアスなど。
分析手法としては、ベイズの定理や競合仮説分析など。
推論や意思決定のための基本知識を得ることができ、今の仕事にたいへん役に立ってます。

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

これは読むべき本。

マンモグラフィーで乳がんになる確率の話は衝撃的だ。


健康診断で、検査機は陽性患者の95％を陽性と判断する。
そして、検査対象者の5％が陽性と検査機が判断する。

さて、Aさんが検査の結果、陽性だったとしよう。
このAさんが陽性患者である確率は何％か。

というような問題。
多くの医療関係者も含め、この問に対して95％とか、9割と答えたという。しかし実際には正しくない。

疑陰性と、擬陽性の可能性があるためだ。

統計の落とし穴にはまり、正しくない意思決定を起こしてしまうことは多々ある。それを可能な限り回避しなければならない。

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

国家安全保障機関の情報分析手法の基本がわかりやすく解説されている。問題を分析・解明しようとする際の、バイアスのかかりぐあいや、思考のたどり方を研究した科学であり、一般生活での問題解決にも役に立ちそう。

ビジネス・インテリジェンス 未来を予想するシナリオ分析の技法

もっと注目されて研究、出版が増えてほしい。
産業スパイとかそんな話ではない。
ビジネスにおける情報をどう収集して
行動のためのインテリジェンスを生成するか。

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

政策研究大学院大学教授 北岡元 氏の著書です。

インテリジェンス＝情報分析とは何かについて書かれた入門書になります。
非常に読みやすく、内容的も充実した良書です。

情報（インフォメーション）を集め、過去を解明し、未来を予測する情報分析の流れが説明されています。

その中で情報分析時に陥りやすいミスであるヒューリスティクス（固定観念、バイアス）についてパターンを分けて解説されています。
このヒューリスティクスは自分でも思い当たる節があり、実際に注意しなければと思いました。

その後、情報分析の技術的な説明があり、最後にケーススタディでまとめられています。

印象的だったのは、分析は手法などのサイエンスに基づき行いつつも、最終的な結論を出す段階ではベテランの直感的なアートの領域も重視するという点です。

ビジネス・インテリジェンス 未来を予想するシナリオ分析の技法

経営分析部門に携わり始めた上で、模索的にひっかかったキーワードであるビジネスインテリジェンス。様々な経営学の手法を用いて、組織の現在と未来を分析する手法に、営利企業だけでなく、非営利組織にも転用できるのではないかと考えている。

入門書的な内容であった。より深く調べていきたい。

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

インテリジェンスという言葉は、数年前からよく耳にするようになり、私も数冊、インテリジェンスに関する本を読んでみた。

私が読んだ本は、国家の情報機関に関する本が主だったため、なかなかむずかしい感じであったが、そのインテリジェンスが仕事に役立てられれば、効率も向上するだろうと思い、読んでみることとした。

この本は、実例を挙げつつ、我々が陥りがちな勘違いや思い込みによって、重要な場面での決断が大きく左右されることを解説している。

ヒューリスティクス。　日常生活であまり聞かない言葉であるが、われわれが持つある種の能力である反面、偏見や思い込みの元凶でもあると書かれている。

個人的には、直観よりもアルゴリズム（原因をしっかり追究して、積み重ねて評価すること）のほうを好むが、これだけでも100%、いい結果を生むとも限らない。

私は、インテリジェンスの世界では、すべてがアルゴリズムで成り立っていると思っていたが、実はそうではないようである。

もちろん、さまざまな情報を収集し、それを評価することが根底にあるが、経験からくる直観も重要視されている、ということはある意味驚かされたが、それもまた、一つ一つの経験の積み重ねがあってこそでるが・・・

　

また、ベースレートの誤信、ギャンブラーの誤信というものも、さまざまな判断を下す上で過ちを起こす原因となっていることもおもしろい。

ベースレートの誤信では、実例を示され、実際に私も完全に間違った判断をしてしまったが、これは今まで気付かなかったことであった。

ここで重要視されている、ベイズの定理。　非常にシンプルだが、実際の重要な判断を下す際にぜひ利用してみたいと思わされる。

さらにもうひとつの分析手法として、競合仮説分析が解説されているが、これもまた興味深い。

グループで討議を行った場合、さまざまな意見が出てより吟味された考えがまとまると考えがちだが、同じ意見を持った者だけで討議を行うことでそのバイアスが強化されて、必ずしもよい結果を得ることはない、という実験結果が示しており、この競合仮説分析の重要性を考えさせられる。

実際にケーススタディ形式で3問示されているが、とても参考になるものでった。　ぜひ、職場での討議の時に使ってみたい分析手法である。

我々は日々、さまざまな情報を手に入れ、その都度、自分にとって最良とおもわれる判断をしているわけであるが、この本を読んでみると普段、思いこみなどにより大きく間違った判断をしているのでは・・・と思わされた。

冷静に情報を分析し、無意識のヒューリスティクスを排除して、的確な判断を行えるよう鍛錬していきたいと思わされた。

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

なぜ思いこみが起きるのかを、ヒューリスティクスが起こすバイアスというインテリジェンスの観点から説明されていて興味深かった。

「競合仮説分析」という分析方法は、特に原因が明確でない不良分析、対策に有効のように思われた。

【速習！】ハーバード流インテリジェンス仕事術 問題解決力を高める情報分析ノウハウ

速習というだけあってアンチョコっぽい感じはしないではないが、
嫌でも流れこんでくるインフォメーションに対して自分だけの
フィルターを構築、アップデートしていくためにはこんなスタイルの本も
必要なのかな。お手軽スタートきれるし。
お金と違って減っていくしかない最も貴重な時間というリソースをどう使うか考えると致し方無いか。本来ならば自分でこんな纏めを創れればよかったが。
カーネマン、トヴェルスキー、ベイザーマン。

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

［　内容　］
私たちは有象無象の情報（インフォメーション）に振りまわされて失敗することが少なくない。
なぜなら人は自分に都合のよい話を重視したり、経験が邪魔して誤った先入観に縛られやすいからだ。
「一見が百聞に如かないこともある」「すべてに原因があるとはかぎらない」「結果を見て『自分は予測していた』と思いたがる」―本書は日常生活に潜む落とし穴と、そこに陥らないヒントを、情報分析（インテリジェンス）のプロが導き出す。
正しいメソッドと優れた直観を働かせ、仕事や人間関係で得するための判断力養成ハンドブック。

［　目次　］
第１章　問題解決のための基礎知識
第２章　過去を解明する、未来を予測する
第３章　知識と経験・五つの落とし穴
第４章　正しい情報分析の技術
第５章　ケーススタディで見る競合仮説分析
終章　正しい判断をするために

［　ＰＯＰ　］


［　おすすめ度　］

☆☆☆☆☆☆☆　おすすめ度
☆☆☆☆☆☆☆　文章
☆☆☆☆☆☆☆　ストーリー
☆☆☆☆☆☆☆　メッセージ性
☆☆☆☆☆☆☆　冒険性
☆☆☆☆☆☆☆　読後の個人的な満足度
共感度（空振り三振・一部・参った！）
読書の速度（時間がかかった・普通・一気に読んだ）

［　関連図書　］


［　参考となる書評　］

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

情報（インテリジェンス）の処理、判断の際に使用する思考のショートカット（ヒューリティクス）に注意。
- 確率のミス。(ベイズの法則。乳がん検診の陽性診断の捉え方。ベースレートに注意。）
- 直接見聞きしたことへのバイアス
- 因果関係
- 取りあえず判断してしまい、徐々に修正する際にアンカリングで硬直化 してっ修正ができなくなる。　競合仮説分析Ａｎａｌｙｓｉｓ　of Ｃｏｍｐｅｔｉｎｇ　Ｈｙｐｏthｅｓｅｓ（ＡＣＨ）で、仮説と情報をマトリクスにし、矛盾する（Ｉｎｃｉｎｓｉｓｔｅｎｔ）組み合わせを多数探す。
- あと知恵。

リンチピン分析、分析の元となる前提が単なる仮説でないことを確認

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

後半はチョット難しく感じましたが、とても為になりました。
所々にでてくる事例など、自分で考えるところがあり、とても面白い本です。

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

事政策研究から生まれた情報分析(インテリジェンス)を、ビジネス分野への応用に関する入門書です。『ビジネス・インテリジェンス』という同じ著者の本を読んだので、こちらにも手を出してみました。

中盤は、直観に頼ると往々にして誤るという例として、様々な誤りのロジックを出して説明しています。しつこいですが、この部分は、それだけでも読めます。

その上で、そういった誤謬を回避するための客観的なツールとして(アートに対するサイエンスとして)、競合仮説分析というメソッドを提案しています。この手法の特徴的なところは、複数の仮説に対して適合する情報を重視するのではなく、非適合な情報を重視するところにあります。ノルマンディ上陸作戦(を模擬した)例がケーススタディとして採用されていますが、そういった(第2次大戦における上陸ポイントのように)事業戦略上でその結果により非常に大きな影響を与える不確定要素(シナリオプランニングでいうところのシナリオドライバ)の分析には向いているツールかもしれません。

ビジネス・インテリジェンス 未来を予想するシナリオ分析の技法

知り合いからのお奨め。

タイトルは「ビジネス・インテリジェンス」ですが、本文中には"BI: Business Intelligence"という言葉は全く出てこずに、代わりに"CI: Competitive Intelligence"が出てきています。BIを顧客分析や売上分析についてのデータマイニング的なイメージを持っている(私がそうでした)と違うんじゃないかという印象を持つのではないでしょうか。
BIの方が言葉としてはニーズがあるので、タイトル付けとしては少々姑息では?

内容は、ファイブフォース分析、フォーコーナー分析、戦略マップ、などの分析を行い、競合仮説分析の検証のための情報(Information)を集めて、最終的にIntelligenceにする、ということです、簡単に言うと。ただ、いわゆる仮説思考というものではなく、逆に検討の最初からできるだけ多くの仮説を検証の俎上に上げるべきだという立場に立っています。
こういう業界を含めたシナリオ分析って、やらないといけないんだろうなといいながらも実際の出力がマネジメント層に上げて、それをきちんと受け取るというのは難しいんでしょうね。
本の中にも"各社のCI部門"というような言及がありますが、割と大きなうちの会社にはこれに相当する機能ってあるんでしょうかね。

ビジネス・インテリジェンス 未来を予想するシナリオ分析の技法

章建てというか、文章というか、なんとなく欧米風な書籍だと感じた。
翻訳本か？と思ったが、そうではない模様。
とりあえず事例はすべて国外のものです。

インテリジェンスの定義「意志決定で使用される知識」が明確で分かりやすい。

ビジネス・インテリジェンス 未来を予想するシナリオ分析の技法

CI(Competitive Intelligence)についてシナリオ分析の事象を筆者の視点で展開されている。その時代にあったシナリオ分析が立証されるのだろうけど何年も後に読み返しても役に立つような気がする。正直、スケールが大きくて良く分かっていないかな。フォルドの定義の「判断を可能とするまでに分析されたインフォメーション」というのにビビッときた。

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

なかなか良いです。

しかし、佐藤優氏いわく前作の方がオススメだと。

まだ購入してません。

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

戦争に勝つための情報分析、インテリジェンスの考え方を簡単に説明した本。キーワードは、ベイズの定理、リンチピン分析、ギャンブラーの誤信、ヒューリスティクスなど。人間の思考が陥りがちなワナを考慮して、客観的に情報分析する必要性が理解できる。

仕事に役立つインテリジェンス 問題解決のための情報分析入門

競合仮説分析Analysis of Competing Hypotheses＝仮説に整合しないinfoを重視。それが少ない仮説を吟味、採用する。ベイズ定理による仮説修正。ヒューリスティクスとアルゴリズム。