データを使って意思決定する際には、リスクの程度とデータの信頼性を確認することが重要です。データ主導のインサイトは多くの場面で役立ちますが、必ずしも信頼できるわけではありません。重要な決定に誤りがあると、大きな損失を招く可能性があります。
意思決定を下す際には、以下の二つの問いに答えることが大切です
- その意思決定によるリスクはどの程度か。
- そのデータ主導のインサイトは、どのくらい信頼できるのか。
例えば、奨励金の計算やミーティングの要約作成に使うデータは信頼性が高く、リスクも比較的低いです。しかし、営業職の求人候補者の選定や顧客への営業アプローチの助言などの場合、データの精査と監督が不可欠です。特に、営業チームの規模や組織構造についての勧告は、長期的な影響を与えるため、慎重に評価する必要があります。
データ主導のインサイトを評価するためのポイントは以下の通りです：
合理性の確認
インサイトが自分の経験や外部のベンチマークと一致するか確認します。例えば、AIが提案する営業チームの規模が、同規模の競合他社と比べて合理的かどうかを調べます。
裏付けの確認
推奨事項に明確な理由やデータがあるかを確認します。例えば、クラウドサービスのクロスセルを推奨する場合、その理由が説明されていると信頼性が高まります。
データの質の確認
データが関連性が高く、正確で、最新であるかを確認します。リンクトインのプロフィールに基づく採用推奨は、バイアスや不完全性があるかもしれません。
AIモデルの質も評価することが必要です。モデルのアウトプットはモデラーの経験や知識に影響されるため、同じデータを使っても結果が異なることがあります。データに基づく決定では、バイアスを避けるために、多角的にデータを評価する姿勢が重要です。
AIシステムの導入により、推奨事項の採用率は向上します。デジタル時代では、AIのインサイトと人間の評価を組み合わせることで、より良い結果が得られるでしょう。
