アプローチ
まずエビデンス、次に判断。
良い意思決定に複雑なモデルが必要になることはまれです。必要なのは、適切な問い、検証できるエビデンス、不確実性の率直な明示、そして決定がうまくいったかを確かめる方法です。
ステップ1
意思決定を定める
下すべき意思決定、現実的な選択肢、使える時間、そして判断を変えうるエビデンスについて合意します。
ステップ2
集めて格付けする
御社のデータを一次情報源や市場シグナルと組み合わせ、エビデンス一つひとつの信頼性を格付けします。
ステップ3
分析し、検証する
検証可能な手法を用い、相関と因果を区別し、データが乏しい場合は小規模なテストを行います。
ステップ4
決定し、測定する
確信度を添えた明確な推奨を示し、実行後に何が変わったかを測定します。
エビデンスグレード
どの程度確かなのか？
私たちの業務とリサーチのすべての所見に、4段階のいずれかのグレードを付けています。グレードが表すのはエビデンスの性質であり、結論への好みではありません。
| グレード | 意味 | 主な情報源 |
|---|---|---|
| A | 実測。 信頼できるデータで直接観測されたもので、手法を明記しています。 | 販売、コスト、広告のデータ。統制されたテスト |
| B | 文書確認。 一次情報源に記載されているもの。 | 規則・規制、公的統計、プラットフォームの公式文書 |
| C | 推論。 エビデンスから推論したもので、前提条件を明記しています。 | モデル、比較、類推 |
| D | 実務家の見解。 経験に基づく判断で、意見であることを明示しています。 | ネットワークのスペシャリスト、専門家へのインタビュー |
原則
私たちが自らに課すこと。
- どの程度確かか、そしてその理由を示す。
- 他者が検証できるシンプルな手法を選ぶ。
- 同時に動いたものと、因果関係にあるものを区別する。
- エビデンスが支持する場合は、何もしないことを推奨する。
- 意思決定の前だけでなく、後にも測定する。
AIの活用
分析は速く、確認は人が。
私たちはAIツールを用いて、情報の収集、整理、分析を迅速に行います。すべての出力はアナリストが確認し、出典を明記します。クライアントのデータは秘密保持の条件のもとで取り扱い、モデルの学習には使用しません。
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