北岡元のレビュー一覧
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"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。
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Posted by ブクログ
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。 -
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Posted by ブクログ
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 -
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ネタバレ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 -
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ネタバレ［ 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
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Posted by ブクログ
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 -
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Posted by ブクログ
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 -
Posted by ブクログ
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 -
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