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これはAIが翻訳した投稿です。

Byungchae Ryan Son

'シャーロック'の登場、可能か?

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durumis AIが要約した文章

  • シャーロックの推論方法は演繹と帰納に基づいているが、現実では仮説に依存するため、危険になる可能性がある。
  • ビジネスコンサルティングでは、演繹と帰納的推論が経営科学の分野で活用されているが、既存の構造内での最適化に適している。
  • 新しい領域や市場への挑戦は、高い不確実性を意味し、既存の仮説に疑問を投げかけ、現実世界を観察する推測的なアプローチが必要となる。

イギリスのドラマ「シャーロック」で、ホームズは卓越した推論で事件を解決する姿を見せています。しかし、その推論過程は、ほとんどが演繹と帰納に基づいています。これを現実世界と比較してみると、シャーロックのやり方はドラマチックですが、現実ではうまくいかない可能性があります。


シャーロックが使う推論は、劇的な結果のために設計された仮説に依存しているからです。

強盗事件を例に挙げてみましょう。


窓ガラスが割れていて、書類を盗まれた女性は経済的に困窮しています。現場から浮かび上がってくるこのことへの一般的な仮説は、「誰かが彼女の家に侵入して書類を盗んで逃げ出した」です。


しかし、シャーロックは窓ガラスの破片が窓の外にあるという即時の観察結果に基づいて、女性が犯人であるという仮説に集中し、彼女に疑いの目を向け、これは彼女の自白につながり、事実であることが確認されます。


しかし、現実では、このような飛躍的な推論が事実としてすぐに明らかになるには、複雑な要素の直接的な確認が必要になるため、危険な可能性があります。


              

ビジネスコンサルティングの世界では、この演繹と帰納の推論は、経営科学の分野で確認されます。


主に、既知の領域の改善、拡張性の中心に適しています。McKinsey、BCGの論理的な展開は、これに合致すると言えるでしょう。演繹と帰納の代表的な特徴は、開始に仮説があるということです。類似した構造の中で、このようなアプローチが効率的であるという統計的な仮定が登場し、これは完成された構造の中での最適化を実現しようとする目標に、非常に適した結果につながります。


そして、事業の成長には、成長と危機が繰り返されます。管理による安定的な成長がうまくいく時期があれば、成長の終わりにゼロからイチを作る試みをしなければならない時期もあります。


この新しい領域、市場への挑戦は、곧 높은 불확실성에의 투자를 의미합니다。演繹と帰納的推論で用いられる仮説がない、または信頼性が低い場合は、帰納的なアプローチが適切です。


帰納的なアプローチは、馴染みのある仮説に疑問を投げかけることから始まります。


これまで通用していた仮説に基づく試みが効果がない場合、新しい分野や市場への挑戦を前に、頼りになる基準情報が不足している状況で、まずは実際に世界に足を踏み入れてみることから始めます。そして、その中で観察されたパターンや発見されたインサイトから、新しい仮説を作り、既存のルールに挑戦的な質問を投げかける、独創的な出発点を作ります。


このようなアプローチは、未知の領域の探求、独創性を中心に適しています。社会科学の理論に基づくReD、Gemicの論理的な展開は、これに合致すると言えるでしょう。


企業が直面している問題の不確実性の度合いによって、演繹と帰納、そして帰納など、さまざまな推論の区別と適用について考える必要があるようです。

                  

This diagnostic framework helps identify big unknowns in business, a term that refers to unfamiliar and complex business problems where sensemaking can be especially useful. Here's an overview of the levels that categorize business problems and how sensemaking applies:


レベル1:既知

特性:顧客と市場に精通している。問題の定義が明確。将来の結果は予測可能。従来のデータと分析を使用して解決できる。


例:ホリデーシーズン中の売上問題を、天候関連要因にまで遡ることができる。広告と割引を増やすことで、問題を解決できる。


レベル2:仮説

特性:顧客と市場に中程度に精通している。さまざまな可能性のある結果。以前にも似たような問題が発生している。仮説を立てて検証できる。従来のデータと分析モデルが適用される場合がある。


例:売上担当者への投資が増加したにもかかわらず、店舗別売上は減少している。原因を突き止めるために、さまざまな仮説を検証できる。


レベル3:大きな未知数

特性:顧客と市場にほとんど精通していない。可能性のある結果が明確でない。前例のない問題。検証する仮説がない。従来のデータと分析では、明確な解決策は得られない。


例:革新的なパイプラインに多くのアイデアが詰まっているが、製品の発売が成長を促進していない。この場合、意味付けは、馴染みのない社会的または文化的コンテキストを理解し、新しい戦略を導くのに役立つ。


出典:人類学者がバーに入る…

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