データドリブン意思決定
30秒で要点
データドリブン＝数字を飾りにせず、問い→指標→検証に結びつけることです。
失敗しやすいのは「データは集めたが、何を決めるかが曖昧」な状態です。
進め方（6ステップ）
| 順 | やること |
|---|---|
| 1 | 問い — 何を良くしたいか |
| 2 | 指標 — 分子・分母・期間 |
| 3 | 現状 — 平均・ばらつきなど要約 |
| 4 | 仮説 — 1つに絞る |
| 5 | 検証 — A/Bテストなど |
| 6 | 効果 — 同じ定義で見る |
統計の3層（使い分け）
| 層 | 目的 | 例 |
|---|---|---|
| 記述 | 今どうなっているか | 平均、分布 |
| 推測 | 全体や未来を推す | 信頼区間 |
| 検証 | 施策の効果 | A/Bテスト |
相関と因果の違いは 因果推論入門 を参照してください。
感覚との役割分担
- 感観 — 問いの立て方、仮説の着想、緊急時の暫定判断
- データ — 優先順位、効果の確認、議論の共通言語
限界（押さえる4つ）
- データの質（欠損・定義のブレ）
- 相関＝因果と言い切る
- 分析が目的化する
- 集計・実験のコスト
チェック（はい／いいえ）
- [ ] 指標の分子・分母を説明できるか
- [ ] 同時に検証する仮説は1つか
- [ ] 相関を原因と言っていないか