ベイズの定理でプロジェクトの失敗を予測
データを確率の枠組みでとらえる「ベイズの定理」 今回は「ベイズの定理」を概説し、この定理をプロジェクト管理にどのように利用するのか説明します。「ベイズの定理」は確率論や統計学において知られている定理であり、さまざまな事象に関するデータを確率論の枠組みで取り扱うことができるという点で有用な定理です。 確率論の枠組みでデータをとらえることができるという点は、確率や統計の知識のある方にとっては特に大きな利点であるように思えないと思いますが、これがまさにベイズの定理の特徴であるということを説明します。 なおベイズの定理はさまざまな応用があります。この定理を使った内容を総じて「ベイズ的」もしくは「ベイジアン」（Bayesian）と呼びます。今回は、ページ数の都合もあり、ベイズ的意志決定に焦点を当て、特にプロジェクト管理における課題を例として説明していきます。 統計を用いた意思決定 ベイズ的意思決定の
洞察力を高めるフェルミ推定
今、ビジネスでフェルミ推定が求められるわけ 現在、「フェルミ推定」がビジネスの現場に必要な「考える力」の基本となる手法として注目されています。フェルミ推定は正確な値を算出することが困難な、大きな物理量を少ない情報量から短時間で概算する考え方です。この手法は20世紀のもっとも偉大な物理学者の1人といわれる、エンリコ・フェルミにちなんだものであり、彼がシカゴ大学で教鞭をとっていた際、学生たちに実際に問うた「シカゴにピアノ調律師は何人いるか？」という問いが典型的な問題として知られています。 「フェルミ推定」は20世紀前半にはフェルミがすでに用いていたわけですが、なぜ今、注目されているのでしょうか？ 1つの理由は、マイクロソフト社やグーグル社、多くのコンサルティング会社の入社試験で、この考え方を用いる問題が出題されていることです。例えば、「富士山をどう動かしますか？」などという問題が出題されており
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