
データサイエンスが企業に与える影響と実践に向けた準備

データサイエンスで意思決定を強力に後押し!分析手法と戦略的アプローチ

意思決定支援は、企業や組織が直面する重要な意思決定において、科学的なアプローチを取り入れるための概念です。単なる経験則や個人の主観に頼るのではなく、関連データの分析結果や専門家の助言を考慮に入れることで、より賢明な選択ができるようサポートします。
類義語 | 意思決定支援システム、判断支援 |
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対義語 | 主観的判断、経験則 |
言い換え | 科学的意思決定、データドリブン意思決定 |
関連用語 | データ分析、意思決定プロセス、リスク評価 |
意思決定支援は、経営判断や事業戦略の策定、新製品開発、投資案件の評価など、さまざまな局面で活用されています。単に業績データや市場調査結果を参照するだけでなく、専門家による深い洞察や予測モデルなども考慮に入れることで、リスクを最小限に抑えつつ、より高い成果を期待できます。
意思決定支援の具体的なプロセスとしては、まず課題を明確化し、解決に必要な情報を収集します。次に、収集したデータを分析し、複数の選択肢とそれぞれの長所・短所を明らかにします。さらに、関係者による議論を経て、最終的な意思決定を行います。このように、データと人的判断を組み合わせることで、より客観性と合理性の高い意思決定が可能となります。
例1: 製薬会社が新薬の開発について意思決定する際、臨床試験データや専門家の見解、市場規模の予測、開発コストなどの情報を総合的に検討し、製品化の可否を判断する。
【解説】複数の観点からエビデンスを収集・分析し、リスクとリターンを慎重に見極めることが重要。
例2: 自治体が新たな公共施設の建設計画について意思決定する際、住民のニーズ調査、立地条件の評価、財政的な制約、環境影響などを考慮し、事業の採否や具体的な計画内容を決定する。
【解説】多角的な視点から検討を重ね、さまざまなステークホルダーの利害を考慮する必要がある。
このように、意思決定支援は重要な経営判断において不可欠なプロセスとなっています。ビッグデータ時代の到来により、より高度な分析が可能になり、意思決定支援のさらなる進化が期待されています。