HATENALABOの「Tamatamago（タマタマゴ）」は、卵形の意思決定ツールだ。石膏で作られた卵の上部にある穴に、小さなボールを入れると、下部の3つの穴のどれかからボールが出てくる。その3つの穴を、例えば「やる」「やらない」「保留」と決めて、あとはボールがどこに出てくるかに任せる、といった使い方が想定されている。 この3つのどの穴から出てくるかの確率が、ほぼ3分の1になっているというのが、この製品のポイント。要するに、何かを決める時に、サイコロや鉛筆を転がしてその出た目に任せるアレを、卵形のブラックボックスで行うようなものなのだ。 ただそれだけのものなのだけど、これが、実際にモノに触れて、ボールを自分で入れてみると、不思議と楽しいのだ。それこそ、単に1から3の数字をランダムに表示させるというだけなら、PCを使えば簡単に実現できる。 試しに、Capliotに「クリックすると1～3の数
LayerX Fintech事業部*1で、セキュリティ、インフラ、情シス、ヘルプデスク、ガバナンス・コンプラエンジニアリングなど色々やってる @ken5scal です。 ログ一元管理の本質とSIEMの限界 - データ基盤への道 - LayerX エンジニアブログ SIEMからデータ基盤へ - Amazon Security Lakeを試してる話 - LayerX エンジニアブログ 現在は、当社の方針に基づき採択したAWS Security Lakeを前提にしたセキュリティ監視基盤をもとに、 当社事業年度における２Qの目標ということで、実際のユースケースに取り組むこととしました。 シナリオ選び なにはともあれ、最終的には採用ヘッドカウントやスキルセットも含め体制化を念頭に入れて、継続的に取り組む必要があります。 その際に、当部の「セキュリティ基盤」にのみを意識をしてしまっては、一度承認された
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
プロンプトの書き方に慣れてくると、思い通りの文章や回答を得られる確率が高くなってくるだろう。もちろん、そこで満足してもよい。しかし、少しばかり発想を転換すれば、生成AIにはまだまだ便利な使い方がある。 これまで、プロンプトの書き方について紹介してきた。しかし、そういったテクニックを含めて、生成AIに考えさせるという使い方も可能だ。 生成AIに「◯◯してください」と依頼するときに、利用者はその解決手段を整理しておく必要がある。しかし、利用者が解決手段を必ずしも分かっているとは限らない。 紹介するテクニックは、（1）不足している情報を生成AIの側から指摘させる（2）複数の案を比較検討させたり評価させたりする（3）考えた結果を基に作業させる――の3つだ。 内容の比較検討を依頼 生成AIでテキストを扱うときに、成果物の品質を高める方法の一つが比較検討の依頼だ（図2上）。 図2 複数のプランや選択肢
「食材を活用したおいしい料理」とは言わないのでは「データ活用」というのはデータについて話をする際に「なんとなくデータを使ったこと」を指すことができる便利な言葉だと思う。 便利なので自分で使うこともあるが、そのたびにどうもしっくりこないと感じる。 「データを活用して〇〇する」といった表現がされたことにより、目的なのかが曖昧なままで「データを活用したら何かがうまくいく」という勘違いを大量に生み出してしまったのではないか、なんて考えてしまう。 このもやもやを何とかしたくて、「データ活用」という言葉について考えてみた。 「データを活用したら何かがうまくいく」わけではない「データを活用した〇〇」みたいな言葉はよく聞こえる。これだと「データが〇〇をうまくやってくれる」、「データを使えば〇〇が成功する」と言っているような印象を受ける。 実際にはデータが何かしてくれるわけではない。意思決定するのも実行する
CEOと語る、SmartHRとAIのこれまでとこれから – 効率化から意思決定支援へ - SmartHR Tech Blog
昨今、大規模言語モデル（LLM）に代表されるようにAI技術が飛躍的に進化していますが、SmartHRでもAI専任チームが発足しています。 専任チームはどのように活動し、SmartHRでは今後どのようにAIを活用していくのか。CEOの芹澤とAIプロダクトマネージャーの金岡に対談してもらいました。 対談の様子。左から CEO 芹澤とAIプロダクトマネージャーの金岡 金岡：今日はよろしくお願いします。お互い自己紹介からはじめましょうか。 SmartHRでAI全般の推進をしている金岡です。入社してまもなく4年になります。これまでは一貫してタレントマネジメント領域でプロダクトマネージャーをしていました。AIについては、前職でAI特化の受託チームでプロジェクトマネジャーをしたり、AIプロダクトの立ち上げをしており、比較的勘所があります。SmartHRでもStable DiffusionやOpenAIの
プロダクト開発の意思決定速度を上げるために、「意思決定テンプレート」を作成してみた｜yokogoshi - ハルサメ
「探し求めている議事録テンプレートが…….ない！！！」 "会議の目的、参加者などを記入する型"ではなく、背景や提案事項のような"意思決定に必要なステップがまとまったテンプレート"を探していました。 複数部署と連携しながら開発を進めるため、背景や過去の意思決定を引用して前提条件をメンバー全体で揃えることが大事になってきます。そのため会議前にドキュメントをまとめて持ち込みますが、毎回書いていると大変だったり横着してしまいそうになります。 そこである程度ドキュメントの項目を決めてしまおうと会議で使えるテンプレートを探したのですが… 会議の目的や議題タイトルを箇条書きで記入する欄があるテンプレートはたくさん見つかったものの、議題詳細を細かく分けたテンプレートは少なく、探し求めていた議事録テンプレートを見つけることができませんでした。 なければ作ろう💪🏻 議題（アジェンダ）テンプレート用途に合わ
数理最適化とは、意思決定や問題解決のために用いられる数学的な手法の一つです。これは、AIや機械学習と同じように数理的な基盤に基づいたテクノロジーであり、ビジネス現場にも広く活用されています。しかし、AIに比べると認知度が低く、皆さんも詳しくないかもしれません。 今回の記事ではそんな数理最適化について、基本的な概念からビジネスへの応用、AIとの違い、そして最新の量子アルゴリズムに至るまで、幅広く解説します。 「数理最適化」がどれぐらい知られていないか 具体的な説明に入る前に、AIと数理最適化の認知度の差を知るために、Googleトレンドで検索してみました。検索キーワードは「AI」「数理最適化」で、期間は過去12ヶ月、対象地域は日本です。 縦軸の数値は、特定の地域と期間について、グラフ上の最高値を基準として検索インタレスト（注目されているキーワードや文章の検索数）を相対的に表しています。「10
新型コロナウイルス対策で政府が配った布マスク（通称・アベノマスク）をめぐり、神戸学院大の上脇博之（ひろし）教授が業者との契約過程を示す文書の開示を国に求めた訴訟で、調達に当たった省庁職員ら３人の証人尋問が２２日、大阪地裁であった。職員らは「関連文書は見たことがない」と口をそろえた。 マスクは２０… ","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!--
昨今、大規模言語モデル（LLM）に代表されるようにAI技術が飛躍的に進化していますが、SmartHRでもAI専任チームが発足しています。 専任チームはどのように活動し、SmartHRでは今後どのようにAIを活用していくのか。CEOの芹澤とAIプロダクトマネージャーの金岡に対談してもらいました。 対談の様子。左から CEO 芹澤とAIプロダクトマネージャーの金岡 金岡：今日はよろしくお願いします。お互い自己紹介からはじめましょうか。 SmartHRでAI全般の推進をしている金岡です。入社してまもなく4年になります。これまでは一貫してタレントマネジメント領域でプロダクトマネージャーをしていました。AIについては、前職でAI特化の受託チームでプロジェクトマネジャーをしたり、AIプロダクトの立ち上げをしており、比較的勘所があります。SmartHRでもStable DiffusionやOpenAIの
ベルフェイス株式会社 取締役に山口 徹が就任 ～プロダクトカンパニーとして、経営の意思決定に開発の視点を～ | ベルフェイス株式会社
2021年5月26日 プレスリリース ベルフェイス株式会社 取締役に山口 徹が就任 ～プロダクトカンパニーとして、経営の意思決定に開発の視点を～ オンライン営業システム「bellFace（ベルフェイス）」の開発・販売事業を行う、ベルフェイス株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役：中島 一明、以下ベルフェイス）は、4月1日付で現CTO兼CPOの山口 徹が、取締役に就任したことをお知らせします。 山口の取締役就任により、今後よりプロダクトを主軸とした経営を目指すともに、経営の意思決定に開発の視点を加えることで、さらなる事業拡大を進めてまいります。 ■新取締役 山口 徹のコメント この度、ベルフェイス株式会社の取締役に就任することになりました。 昨年12月の入社から、CTOおよびCPOとしてより良いプロダクトづくりを推進してまいりましたが、今回の取締役就任への打診は、経営においても技術的な観点
【鬼滅の刃】栗花落カナヲの驚きの過去と炭治郎との絆！彼女が意思決定できない理由とは？ | 漫画コミック考察ブログ
栗花落カナヲは炭治郎たちと同期の鬼殺隊士。 隊服はプリーツスカートで足元は白い編み上げブーツ、頭のサイドで髪を束ねて蝶の髪飾りを身に付けた、清楚で可憐な少女です。 いつも静かに微笑んでいてつかみどころのない雰囲気ですが、戦闘能力はかなりのもの！ 蟲柱である胡蝶しのぶの亡き姉、カナエと同じ花の呼吸の使い手です。 今回は栗花落カナヲについて、カナヲとその兄弟の過去、しのぶやカナエとの関係、しのぶと違い花の呼吸を身につけた理由、炭治郎に出会ったことで生じた変化、明かされたしのぶの覚悟、童磨との戦いで死亡したのか、かわいい名シーンまでをご紹介します。
IT Leaders トップ ＞ 経営課題一覧 ＞ コスト最適化 ＞ ユーザー事例 ＞ ITコスト可視化が業務部門との対話を深め、的確な意思決定を可能に─みずほFG コスト最適化 コスト最適化記事一覧へ [ユーザー事例] ITコスト可視化が業務部門との対話を深め、的確な意思決定を可能に─みずほFG みずほフィナンシャルグループ 取締役兼執行役 グループCIO 金澤光洋氏 2024年9月4日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト ITファイナンス管理・IT投資最適化の方法論である「Technology Business Management（TBM）」。その普及を担うTBM Council JapanとTBMプラットフォームベンダーのApptioは2024年8月28日、年次イベント「Japan TBM Summit 24」を開催した。そのユーザー事例セッションに、みずほフィナ
実務でベイジアンA/Bテストロジック開発をしたので最近須山さんのポストを見かけるようになったDS4年目の者です。 機械学習や統計解析を用いて分析やロジック開発をしてきたのですが、もう少し上流のビジネス意思決定に携わろうと希望しています。 その場合はたとえば御社のポジションだと下記が1番適切でしょうか 募集要項をみる限り機械学習の経験が必須ではなくデータアナリスト要素が強そうなポジションですが、他にDSのポジションが見つからずアドバイスいただきたいです🙇♂️ https://www.accenture.com/jp-ja/careers/jobdetails?id=R00222552_ja&title=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B9%E3%
書籍オンライン、DIAMOND愛読者クラブ、セミナー・動画講座を運営する編集部。経営、経済、ビジネススキル、自己啓発、 マネー、健康、女性実用、子育て、サイエンスなど多様なジャンルのオリジナルコンテンツを発信している。 DIAMOND愛読者クラブ https://promo.diamond.jp/book-member/ 開催予定のセミナー・講座 https://note.com/diamondbooks/n/n461f67d47391 書籍オンライン編集部から 書籍オンライン編集部が、厳選情報をお届けします。 バックナンバー一覧
データに基づく意思決定を支える、Google Analytics for Firebase のイベント送信 | DroidKaigi 2024
データに基づく意思決定を支える、Google Analytics for Firebase のイベント送信 アプリサービスの運営においては、ユーザの操作や画面遷移などのイベントを適切に送信し、データ分析できる体制を整えることが重要です。しかし、イベント送信の実装には注意が必要です。不適切な実装の場合、分析時に必要なデータが欠損し、効果的な意思決定が困難になる可能性があります。 このセッションでは、これから新たに Android アプリを開発したり、今後データ分析を強化したい Android エンジニアに向けて、以下のことを説明します。具体的な技術として Google Analytics for Firebase と BigQuery を取り上げます。このセッションを通して、データ分析という観点から、事業貢献を加速する Android エンジニアを増やすことを目指します。 - 予備知識として
仕事とは「決定して、具体的な次のアクションに移すこと」。ここリープリーパーでは、ソフトウェア開発にも重要な役割を果たす、意思決定についての考察を何度か紹介しています。 意思決定には、スピードが重要だと言われています。もちろん、質も重要ですが、同様に速度を意識することが鍵。失敗を恐れて慎重になり、時間を掛ければ掛けるほど、逆に失敗の確率が上がってしまうパラドックスがあるからです。そして、その有効な解決策の一つが、小さなトライ&エラーを繰り返して改善していくアジャイルという手法です。 しかし、意思決定の速度を上げることは、どんな組織でも・誰でも可能なのでしょうか？元々、そうできる素地がある組織や、ある程度優秀な人材が集まったチームだからできるのでは？メンバーの性別や世代、キャリア、組織規模で違うのでは？そんな観点から改めて考察してみます。 [nlink url=/2024/01/25/reas
krewDashboard - グラフとピボットテーブルで複数アプリのデータをダッシュボードとしてリアルタイム表示。迅速な状況確認や意思決定に役立ちます。
サイボウズのパートナー評価制度 CyPN Report 2023 アライアンス部門/エクステンション部門にて、高評価を受けたサービスです。
1995年1月17日に発生した阪神・淡路大震災をきっかけに、負傷者を重症度に基づいて優先順位を付けて分類するトリアージの重要性が知られるようになりました。医療現場で普及したこの概念は、恐らく能登半島地震でも使われ、貴重な人命を救っていることでしょう。 予期しない急激な変化が増えている昨今のビジネスの現場でも、トリアージを意識したマネージメントが必要になることがあります。では、私たちは平時に何を訓練して備えておくべきでしょうか？前回の続きでお読みください。 [nlink url=/2024/01/17/whats-information-triage-which-relates2bcp-dx/] 活かすには続けるか諦めるか？BCPとDXにも関わるトリアージとは？ 平時から訓練し、準備しておくことの重要性 混乱への対応は、ビジネスマネージメントで基本中の基本。インフォメーショントリアージを考慮
1985年に結成されたThe Standish Groupは、アメリカのボストンにあるIT関連の調査組織です。前回の記事では、意思決定に無駄な時間を掛けることが、コストだけでなく、プロジェクトが失敗する確率まで上昇させてしまうリスクを説明しました。前回に続いて、このグループ（以下、SGと表記）が提唱している「意思決定遅延理論」を、DXの視点から読み解いてみましょう。 [nlink url=https://www.leapleaper.jp/2023/04/11/decision-latency-theory-for-dx/] SGは、プロジェクトマネージメントの「グループリフレクション」を専門としています。これは、組織やチームが持つ知識や感情、理解を活用して、ITプロジェクトを改善することです。調査結果のデータベース「CHAOS (The Comprehensive Human Appra
新型コロナウイルス対策で政府が配った布マスク（通称・アベノマスク）をめぐり、神戸学院大の上脇博之（ひろし）教授が業者との契約過程を示す文書の開示を国に求めた訴訟で、調達に当たった省庁職員ら３人の証人尋問が２２日、大阪地裁であった。職員らは「関連文書は見たことがない」と口をそろえた。 マスクは２０… ","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!--
意思決定(いしけってい)とは？ 意味や使い方 - コトバンク
問題解決に当たって，実行可能な行為の中から最適と思われるものを選択すること。行為選択ともいう。意思決定の心理学理論は大きく二つに分かれる。一つは，規範的意思決定理論であり，もう一つは記述的意思決定理論である。規範的意思決定理論で扱うモデルは，決定はかくあるべしという決定の手続きをモデル化するものである。記述的意思決定理論が扱うモデルは，実際の人間の決定行動をモデル化するものであり，記述モデルである。 【規範的意思決定理論normative decision theory】 規範的意思決定理論のモデル（以下，規範モデルと略記する）の代表的なものが，主観的期待効用モデルsubjective expected utility model（SEU）である。このモデルに従えば，個々の行動の望ましさは，その行動が引き起こす結果の効用によって測られる。ある行動が引き起こす結果が複数ある場合には，それぞれ
「何かすると、失敗してしまうかもしれない」というより、「時間が過ぎるだけで、確実に失敗のレートが上がってしまう」としたら？スピードは『できるなら早い方がいい』というレベルではなく、変化に順応して生き残るための必須条件です。PDCAサイクルを悠長に回している場合ではありません。 意志決定に時間を掛けすぎることがリスクになることを示す、2019年以降に起きた、社会的に大きなインパクトを持つ重要な3つの要素について考えてみましょう。それは、新型コロナウイルスのパンデミック、ウクライナやパレスチナなど緊迫する国際情勢、そして生成AIの急速な進化と普及です。前回の記事と併せて、これらのアップデートを考えてみましょう。 [nlink url=/2024/01/25/reason-why-slow-decision-latency/] 負荷テストとパラダイムシフトだったコロナ禍 コロナ禍のパンデミックは
mhl@元南CA移民→次は北CAへ @mhl_bluewind 運の悪い人ってやっぱりいて、本人のせいでもないのにろくでもないことばかり起こるんですよ。 でも身近でよく観察してると、色々な意思決定においてちょっと違和感のある選択をしていて、それが間接的にろくでもないことを引き寄せてるように見える。
Sansan株式会社の尾花です。 Contract Oneという契約DXサービスのゼネラルマネジャー(事業責任者)とプロダクトマネジャーを兼務しています。 プロダクトマネジャーの仕事の核心は意思決定であり、その意思決定は苦渋の決断になります。 では、どのような意思決定が、プロダクトに良い変化をもたらし、事業に非連続な成長を生み出すのでしょうか。 単体でARR200億円を超えている名刺管理のSansanや、T2D3を遥かに超えるスピードで成長したBill Oneを生み出してきたSansanでは、「エッジを尖らせる」意思決定を行っています。 プロダクトは凡庸さの罠に陥りがち世界を変えるという思いで立ち上げたプロダクトも、気づけば凡庸なものになりがちです。 なぜなら「機能を横並びに増やしてしまう」からです。 プロダクトにはありとあらゆる要望が届きます。 プロダクトに日々触れている既存顧客からも、
アメリカのボストンにあるIT関連の調査組織The Standish Group（以下、SGと表記）は、毎年興味深いレポートを出しています。SGが提唱しているのが、「意思決定遅延理論」です。これは、『ソフトウェア開発プロジェクトの失敗や課題の根本的な原因は、意思決定の遅さにある』という、なかなか耳の痛い、しかしDXに直結する理論です。 調査結果は「CHAOS (The Comprehensive Human Appraisal for Originating Software)」としてデータベースにまとめられています。この「ソフトウェア開発のための総合的な人的評価」が浮き彫りにしているのは、人という要素がプロジェクトの成功にどのような影響を及ぼしているかです。その一部をDXの視点から読み解いてみましょう。 出典：CHAOS Report Series Decision Latency The
大人よりもはやい！ 子どもの意思決定のスピードに驚嘆!?【1日10秒】ものごとを決める力、一瞬で判断する力がメキメキとつく「共通点さがし」
株式会社瞬読 代表取締役社長 EMI高等学院 学院長 1971年生まれ、甲南大学法学部卒業。大学在学中に日本珠算連盟講師資格取得。卒業後、関西テレビ放送株式会社に勤務。2003年、そろばん塾を開校し、5教室でのべ2000人以上を指導。2009年、学習塾を開校。グループ30校舎で約2万人の生徒を送り出す。現在は、学習塾を経営する傍ら、子どもからビジネスパーソン、経営者、シニア層までに瞬読を伝え、分速38万字で読める人を出すなど、これまで1万人以上に指導している。瞬読は中学校、高校など、各教育機関で利用。テレビ「土曜はナニする!?」（カンテレ/フジ系）や「朝生ワイドす・またん！」（読売）など、多数のメディアに登場。著書に、『1冊3分で読めて、99%忘れない読書術 瞬読』（SBクリエイティブ）、『たった１分見るだけで頭がよくなる瞬読式勉強法』『見るだけで脳がよくなる1分間瞬読ドリル』（共にダイヤ
2022年3月23日に開催されたオンラインイベントのアーカイブ動画となります。 【イベント詳細ページ】https://techplay.jp/event/848937 ▼イベント概要▼ 今回はNECソリューションイノベータでAI研究支援をしている吉村から AIが分類・予測した膨大な情報の「最適化」をPythonを活用して行う方法をお話します。 AIを用い予測結果（何が起こるか）を導き出せても、 それに基づいた判断（何をすべきか）の選択肢が膨大で 結局「意思決定できない・・」ということが現場では多々起こっているのではないでしょうか。 この問題は、今AIを活用している人だけではなく これから活用する方も高い確率でぶち当たる壁なはず。 今回はそんな「最適化問題」についてAI研究のエキスパート吉村が 基礎からガッツリ解説します！ Python初学者もそうではない方もお気軽にご参加ください！ 【勉強
データ分析に基づく改善が当たり前になっている現在のWebビジネス。しかし、その分析は本当に成果につながっているでしょうか。「仮説」のあり方からデータ分析を見直してみましょう。 松本健太郎さん 株式会社グロースＸ マーケティング責任者／法学部卒業後、多摩大学大学院でデータサイエンスを学ぶ。政治、経済、文化など、さまざまなデータをデジタル化し、分析・予測することを得意とする。著書に「データ分析力を育てる教室」（マイナビ出版）、「データサイエンス『超』入門」（毎日新聞出版）など。 「データ分析力を育てる教室」 （松本健太郎著／マイナビ出版） データを基にした改善とは？ GA4からSNSのダッシュボードまで、誰もがデータをもとにサイト改善やマーケティングに取り組んでいる現在。しかし、ただ数字の良かった施策を反復するだけで成長が続くわけではありません。必要なのは、「なぜ良かったか」を仮説を立てて検証
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偶然に身を委ねる意思決定ツール「タマタマゴ」は“令和のアナログコンピュータ”なのかもしれない
意思決定に基づくはずのオペレーションを追跡し、監査を効率化する話 - LayerX エンジニアブログ
「チーム内の意思決定は口頭で」 アベノマスク調達の官僚らが証言：朝日新聞デジタル
生成AIに複数の案を比較検討してもらう、分析プロセスが意思決定の参考になる
「データ活用」を使わずに「意思決定の質の向上」を主語にしよう｜データ分析とインテリジェンス
Yuuko Morimoto on X: "パワーを感じると，不道徳な意思決定や不正行為の実行が増えることを示したよという研究。参加者が自分のパワーを確信しているときに顕著。/ Power corrupts and being sure of felt power corrupts even more: Implications for immoral decisions and cheating https://t.co/UVNlkmYNFI"
ビジネスの意思決定を強力に支援する「数理最適化」とは何か？-リープリーパー
アベノマスク「文書見たことない」 省庁職員証言「意思決定は口頭」「余裕なし」：朝日新聞デジタル
CEOと語る、SmartHRとAIのこれまでとこれから – 効率化から意思決定支援へ - SmartHR Tech Blog
ITコスト可視化が業務部門との対話を深め、的確な意思決定を可能に─みずほFG | IT Leaders
実務でベイジアンA/Bテストロジック開発をしたので最近須山さんのポストを見かけるようになったDS4年目の者です。 機械学習や統計解析を用いて分析やロジック開発をしてきたのですが、もう少し上流のビジネス意思決定に携わろうと希望しています。 その場合はたとえば御社のポジションだと下記が1番適切でしょうか 募集要項をみる限り機械学習の経験が必須ではなくデータアナリスト要素が強そうなポジションですが、他にDSのポジションが見つからずアドバイスいただきたいです🙇♂️ https://www.accenture.
Simpleは最強の戦略である／『リーダーの仮面』著者の意思決定論 ほかダイヤモンド社9月の新刊案内
意思決定速度と成功率に性別や世代・キャリアで違いはあるのか？-リープリーパー
取捨選択し意思決定する情報トリアージで、何を訓練・準備すべきか？-リープリーパー
プロジェクト成功の5要素：DX視点で読む「意思決定遅延理論」2-リープリーパー
アベノマスク「文書見たことない」 省庁職員証言「意思決定は口頭」「余裕なし」：朝日新聞デジタル
迅速な意思決定は「新たな通貨」だ！加速させた3つの出来事とは？-リープリーパー
”運の悪い人”というのは意思決定の段階で違和感のある選択をしているからそうなっている説に賛否両論
Sansan流プロダクト開発の意思決定は"エッジを尖らせる"｜尾花政篤 / Sansan
スピードこそが成功の秘訣！DX視点で読む「意思決定遅延理論」1-リープリーパー
Pythonで始める最適化入門 -AI活用から≪意思決定≫の道筋まで見つける方法- - TECH PLAY 動画
「仮説構築」と「仮説検証」で組み立てる 意思決定のためのデータ分析 事例詳細｜つなweB