行動指針
Data Intelligence Lab
ぜんぶ、実験。
思いつきだけでやらない。
やる前に仮説、やった後に答え合わせ。
わたしたちは、たしかめながら前に進むチーム。
じっけんの やくそく ①
はじめに、線をひく
「どうなったら成功? どうなったら失敗?」を、始める前に一文で決めておく。これがないと、ただ何かをやっただけ。
じっけんの やくそく ②
おわりに、答え合わせ
「やった結果」ではなく「xxxxxとくらべて、どうだった?」を正直にたしかめる。都合よく見ない。
数字は、くらべてはじめて、
意味がある。
「100万円 売れました」は、いいの? わるいの?
くらべる相手がいなければ、こたえは出ない。
あたまの つかい方
5つの くせ
-
1
ぜんぶ「仮説のある実験」
やる前に、何のためにやるのかを言葉にする。
-
2
始める前に、成功と失敗の線をひく
後出しで「まあ良かった」と言わない。基準は先に。
-
3
数字は、くらべてナンボ
「上がった」じゃなく「何とくらべて、どれだけ?」
-
4
「やってみた」は、まだ半分
答え合わせして、次の仮説まで出して、ようやく一周。
-
5
AIの答えは、たしかめる前提で
かしこい道具ほど、鵜呑みにしない くせが要る。
AIに仕事をわたすときは、大きな戦略でも、入稿みたいな作業でも、
「何が正解か」と「どう確かめるか」を、いつもセットでわたす。
「何が正解か」と「どう確かめるか」を、いつもセットでわたす。
わたしたちの仕事は、「正解を出すこと」から、
いい問いと、正しい採点基準をつくることへ。
マーケの知識は、AIが持ってきてくれる。
どこを目指すか、その結果を信じていいか ── それを決めるのが、わたしたち。