実務では発生確率を定めることが非常に難しい。過去の同事例が蓄積されていればわかりやすいが、実際にはあまりない。
最終問題は回答に足りる条件が不足しているのでは？
まだ理解できていない。
そもそも確率の予測が難しいのではないかと思います。
確率の計算を正確に行うことが難しい
正確に成功確率を予想することの方が難しい。
期待値をどう判断するかは難しい
確認テストにおいて、正解理由と不正解理由が知りたい。
期待値がよければ必ずしも最適とは限らない。その時々の状況もふまえたうえで意思決定する。
使ったことがないので試してみたい。リターンを予測するという考え方は取り入れたい。
投資判断をする際の考え方として使えそうだと思いましたが、成功確率の設定の置き方次第で結果が大きく変わるため、なかなか難しそうだと感じました。
考え方は様々あるため、適切な選択肢を選んで、活用したい
隠れた期待値を出すのが難しそうですが、議論の初めに出すとある程度の判断指標になりそうと感じました。
意思決定や仕事の優先順位をつけるときに役立ちそうだ。一方、期待値を算出する際の可能性や得られる利益などの設定が難易度が高そうだと感じた。
確率と成果から期待値を算出して単純比較できるが、これらの数値を的確に見積もるのが一番難しい。
発生確率を正確に算出できるかが不安です。
実際のシーンにおいてはもっと複雑に選択肢があることから、そのなかから適切な選択をするのは難しく思う
分析ツールとしては有効だと思うがやや難解。今の業務ではあまり活用できないと思う。
発生確率をだすことがそもそも難しい・・・
ツリーにすることで体系的に捉えることができ決定を客観的に考えられると感じた。
確率を算出するのは難しいが、数字で将来を示すことができると、前向きに意思決定ができるのでとても勉強になった。
全ての重要な選択肢を漏れなく考慮する事と確率とリターンの計算が重要。
不確定な状況下の意思決定で使える分析手法。但し、期待値だけではなく、周囲の環境を見極めた上で、トータル的に最終決定をすべきという事が大事。
投資やリターンに対する判断材料として、成功確率や失敗確率が既に算出されている事業を判断する場合は有効だと思いますした。逆に新規事業などの場合の判断で用いるのはより総合的な判断が必要だと思いました。AIなどで今後は比較的短時間で算出できるようになればいいですね。
合理的に意思決定を行う上で、ディシジョンツリーを意識して活用していきたい。
確率の予測が難しいですが、期待値の考え方は選択する時に役に立つと考えます。
①失敗する確率が%で出ていれば分かりやすいが、予測が困難な場合は期待値を算出するのは難しい。
②一見、得を得やすい選択肢が、期待値で計算をするとそうではないことが判明できるのは面白い。
イベント企画の際に、もっとも成功するやり方を考案できると思った
選択する際の参考にはなると思う。
うーん、その確率をだれが判断するのかによると感じた。自分で確率を出す場合は、自分がやりたい・もしくは勝てるだろうと思っているものを高く見積るバイアスがかかると思うし。また、会社の業績によって、このプロジェクトは捨てる・すべて取りにいく、みたいなところもあるので、機械的に決めることはあまりないのかなと。こういう考え方もあるのだなという程度
色々な場面が想定できる
精度の高い確率が分かる状況は少ないのではないか。
また、担当者単位での意思決定には役立てられるが、上司への説得材料としては使える状況は少ないのではないか。
つまり、上司に説明しても全て成功させるように(できるできないではなく、やるかやらないか)と言われるため、結論が決まってしまっているなど。
売場改編などで新たなブランドを導入する際の意思決定に活用できる
問題5の解説が欲しい
期待値で投資先を決める点に理解できました。しかし顧客の付き合いの状況により判断をしないといけないので深く考える必要があると思いました。
各月の売場での運営イベントの計画などに際して、取引先から提案のあったどのイベントに取り組むかを決める際に活用したい
ディシジョンツリーを使わずに決定すると全く別の結論に至りそうなので、うまく活用したいです。
ソフトウェア開発案件での受注の決定のときにデシジョンツリーがいかせると思った。
期待値を出すまでの過程が知りたい。成功確率をどうやって算出するんだ？
2項定理と併せて考えると効果が出そうである。
期待値の考え方法があることがわかったが、実際には難しい面もある。
計算などには解説欲しい。
今まであまり聞いたことがない内容でしたので、非常に参考になりました。
数値に評価する方法があいまいだとうまく機能しないと思った。ひとつの意思決定ツールと認識しました。
リソースが限られている中でどの施策を選択することが最も経営的にみて有効かを判断することは戦略的に重要。そのためのフレームワークとして活用できる。
ディシジョンツリーで算出される期待値はあくまで参考値であることを理解しました。
対策の決定において、今までの成功体験だけに頼らない、定量的な判断指標として、自身そして周囲にも説得力のあるジャッジが出来るのではと思うので、この考え方を
使用していきたい。
理解度テストこれは少し迷う問題が多い。
確率を正確にでないと判断は難しいが、判断する材料にはなる。
ディシジョンツリーのポイントはよく理解できる内容だが、期待値の計算が重要になることから、もう少し期待値の計算練習/例題等があってもよかったとは思った。
確率をどう設定するかとその根拠が大事
意思決定の際に、取りうる選択肢が洗い出されていて、定量的で客観的な比較ができる点でディシジョンツリーは有効であると理解した。
投資やプロジェクトの意思決定をする際、種々の視点でその案件を合理的に決定すると思いますが、ひとつ 取組人の 案件に対する ”情熱” とゆうことも考慮しても面白いと思います。重要なファクターと思いますが、いあｋがでしょうか？
仕事の優先順位を決める目安としてディシジョンツリーを用いて期待値を算出することで、会社としてどのように判断すべきかがわかるようになりました。
発生確率を求めることが難しい
デシジョンツリーは意思決定に重要なツールであることがわかった。
実際には、もっとも複雑な要素が絡み合うので総合的な判断が必要。
正解はしたが、この考え方で良いのか解説がほしい。
ディジョンツリーにより期待値を予測する方法は、不確かな中でも指針を得るために有用なツールです。
ディジションツリーはあまり使用しないので、大変ためになりました。
枠組みは至って簡単なものだと思うが、実際には確率をどう設定するかが問題だと思う。
ディシジョンツリーは忙しくなればなるほど必要になる。
しかし、確率を当てはめるところが難しいと思う
期待値の大きさにより案件の優劣をつけるやり方。発生しうる出来事はミーシーに。数字の大きさを盲信するのではなく、取り巻く全ての状況を鑑みて判断するべき。発生確率が明確なら使いどころがありそう。
実際は、成功確率とリターンを正確に予想するのが、難しいです。プロジェクトを進めたいために、成功確率やリターンに都合に合う数字を使用する人もいるのでは？
デシジョンツリーの意図は理解できるが、そもそも確立の予測がもっとも難しいので、その部分の正確性が重要
最後のテストの就職活動の問題が、いまいちわからなかった気も
発生確率とリターンを的確に算出できれば有効な手法
仕事をどう選択したらいいのか基準がわかった
これは素直に実際の業務で使ってみたいと感じる。ただ、確率の正確さをいかに論理的に導き出せるかは、難しそう
このツリーを活用する際には、発生確率が正確に分かっていることが前提である。発生確率の算出方法についての説明が必要だと考える。
初めて見る手法で、説明を聞いていると分かったと思ったが、いざ問題に取り掛かるとまだまだ理解されていない事が分かった。数を熟さないと厳しい。
理屈はわかりましたが設問はまだあまりしっくりときていません。
発生確率の算出が難しくと感じた。
「確率」をはじくのが、すごく難しそう。過去の受注案件実績とか調べて計算するのかなぁ。デシジョンするには、まだまだ修行が必要だ・・・。
実践で活用出来るようにして行きたい。
期待値は過信しすぎない、人が使っている場合は要注意
発生確率の予測が難しいと感じた。
問4は理解できなかった。
あと1回、集中して復習します。
期待値を求めるために出来事が起こりうる確率が必要だが、その確率を実際の確率に近く推定することが現実にはなかなか難しそうだと思いました。
そういう場面で経営者のセンスが必要になるのかも知れないと思いました。
それぞれの事象の発生確率を合理的に推定する方法について知りたかった。
新規事業受注の検討をするときに役立つと思った。
わかりやすかった。確率の判断が大きく左右しそう。
意思決定を行う際に参考になるが、期待値を算出するまでの数値の洗い出しに時間を要すると思った。
選択を迫られたときに使えそうだ
クイズもあり、わかりやすく学ぶことができた
網羅的に状況を予測できれば使えるが、網羅することが最も困難
デシジョンツリーは使えそうなので今後活用しようと思った。
ディシジョンツリーの基礎を学びました。
理解度テスト５がよく理解できなかった。
基本的に日常的に使っている考え方であり、容易に理解できた。
わかりやすかった。
漏れなく期待値を算出する際に使うツール。一方で発生確率を決めるにはそれなりのデータや経験が必要と感じた
確率を的確に予想するというのがとても難しいと感じました。
何か複数の選択肢から意識決定する際にディシジョンツリーを用いることができるようにしたい。
各事象の発生確率の算出ができないとダメですね。
期待値に関わらず、条件次第で判断を変えうる点は、留意したいと思う。
これ、プロジェクトマネジメントでやったやつや。
確率はどう出すんだ？
確率で考えるとわかりやすい。
初めて使用したフレームワークでした。
複数の案件から何かを決断しなくてはならない際に活用します。
普段から頭の中でやっている損得勘定を見える化したものだね
自組織で活かしたいと思います。
各シチュエーションを期待値で比較する。シチュエーションの分岐ごとにそれを行っていき、最初の分岐まで戻る。
確率、利益の正確な算出が前提にある。この算出方法は会社それぞれか、他の分析を用いるのか。
いずれにせよ、意思決定が第三者にもわかり、方法として覚えていて損はなさそう。
不確実性の高い状況下において、効果的な判断方法だと思いました。但し、発生確率の正確性が期待値を左右するので、場面によって使い分けすることが重要である。
複数選択肢があり、判断に迷う場合に利用できる手法である。
いろいろな考え方があるのですね、実践してみたい
確認テストの主旨がよく理解できません。
最後に取り巻く環境を鑑みる、ところがミソ。
考え方は理解できたが、確率やリターンの適切さをどう試算するかが悩ましいと感じた。
ディシジョンツリー自体初めてしりました。
内容について理解できた
複数の対策案に対する、実施の意思決定をする際に期待値の算出を実践してみたい。
デシジョンツリーがオプション選択においてある程度有効なツールである事は分かった。例も面白かったです。
機械事象の発生確率を実際に求めることは中々難しいと思いますがどのように算出するのかを知れたらと思います。
また判断基準は効果やリスクだけだなく、フィジビリやスピードもあるため一概にこれを使えると言いにくいが単純に効果の期待値の大きさだけで決めて良い時には使えると思いました。
日々の業務では頭の中でローリスクハイリターンの見込める選択を行ってきたつもりだが、デシジョンツリーを使って見ると違う結論にたどり着くのではないかと思う。積極的に使ってみようと思う。
発生確率や期待値が推定できないもしくは精緻な推定をするには時間がかかる場合は、まずは状況を置いてみて、意思決定を誤らない程度に推定することが重要ではないか。
自分の選択肢を確率として客観的に捉える選択肢の1つとして良い手法。
確率の算出が現段階では難しいので、引き続き学びたい。また期待値だけでなく、案件を行うメリット、デメリットを総合的にみて判断することは意識したい。
確認テスト5は、3回やり直してようやく正解にたどり着いた。難解な問題である。
ディシジョンツリーははじめて学んだ。考え方として参考になった。
そもそも、確率を出すことがむつかしいのに、その確率がなぜかを説明できる方法が不明確
確率を計算できるスキルが必要
確率を導き出すうえですべての内容をアウトプットすることは重要と感じた。一番成果の出る案件を選べるよう行動する。
頭の中で考えずに整理する際に活用できると思いますので今後使いこなせるようにしたいと思います。
漏れなくダブりなく選択肢を抽出したり、リターンを正しく見積もるのが重要だと感じた。
分析の目的や内容は理解できたが、発生確率とリターン(結果)の予測はどのようにするのか。2つの値によって全く異なる意思決定結果になってしまうと感じた。
最後の問題がよくわからなかった
判断に迷ったとき、整理が付かないときに使ってみよう
期待値を算出する為の確率を如何に定義するか難しいと思料。確率を導き出す何か分かり易いメソッドがあれば良いのですが、、、。
基本的な考え方だが、普段、きちんと考えられていなかったことに気が付いた。ディシジョンツリーは、様々な場面で有用だと思う。
机上では使えるツールであるものの、確立を示すことが業務だと難しいと感じた。
実際の発生確率はどのように決めるべきなのか が難しそう
忙しい時に仕事の取捨選択するときも参考になる。
出てくる期待値をみて全てを決めるわけではないということに、気づかされました。
実務で実際に使えるのか若干の疑問がある
大変勉強になりました。
諸般の事情とかで期待値が高いものを選ばない方がいい場合もあるっということは、ツリーにモレがあるのでは？
ディシジョンツリー勉強になりましま
最終問題が中々クリアーできなかった。本質がまだ理解できていない。再受講が必要。
すぐにでも使えそうだと感じた。
数値で表せることで、説得力がある。
凡ミスをしてしまった。
ちょっと難しかったです。
経験的に知っていることがありましたが理解の整理になりました。
日々仕事や生活の中で意思決定するうえで、
このディシジョン。ツリーは役立つツールだと
思うので、今後積極的に使っていきたい。
発生確率の算定が実際の場面では難しいだろうと思いました。期待値の計算結果だけでなく諸般の事情を考慮して判断すべきという点には同感です。
ディシジョンツリーは不確実で予測できない将来の意思決定に役立つ。期待値を算出することでおおよその意思決定に役立つ。適切な成功確率をどのように算出するかさらに学びを深めたいと感じました。
100億か0の博打よりもAとCに着手し確実に10億円の売り上げを確保したいと考えた。潰さないけど拡大もできない経営者止まりということだろうか。
リターンと成功確率を掛け合わせて比較することにより決断をする際の参考になる。
精度を上げるためにはリスクを把握する必要があり目先の利益ばかり見ていると見逃しがちになっている事に気付けた。
よく理解できました。例題設定が良かったです。
一つの問題にたいさ、複数の問題解決の選択肢を考え、その中から最良の判断をするために必須のツールです。
これだけに頼ってはいけないけど、一つの判断材料として参考になりました。
設問で思った以上に苦労し改めて理解が必要と感じたと共に、使いこなすためにトレーニングが必要と感じた。
期待値の計算式は理解するが、確率で表現し、他人を説得できるとは思えない。
確率を求めるのが難しそうだ
確率の物事を施行するためには、
今までの経験値と予測をする能力が必要
それぞれの条件での、発生確率とリターンを算出するのが難しい。
確認試験 設問5の意図している事が分かりにくかったが、全体的に分かりやすい講義
デシジョンツリーの考え方を学んだ
期待値の算出が難しい。また、案件を選択する上での他の条件を考慮すると、会社や部門の方針に結局引っ張られて、検討自体に意味を持つのか、まだ理解できていない。
デイシジョンツリーは難しい
ロジカルでよいのですが、かなり発生確率を的確に押さえることの難しさを感じます。実際にはどのぐらいの割合で企業はこれを使ってDecision makingをしているのか、と疑問を持ちました。
余り、厳密に考え過ぎると、このツールは使えない。
選択肢の整理方法として使うのがよいのでは。
業務効率化による人件費に置き換えるなどでリソースを選択してみようと思う
期待値はただの参考、いろいろな状況があること
すきま時間を利用として2回に分けて受講したが、一気にやらないと受講内容を忘れてしまい、結局時間がかかってしまった。次回からはできるだけ一回で終了しようと思う。
デシジョンツリーの使い方がわかりましたが、発生確率を決めるのが難しいと感じました。
発生確率を算出するのが難しいと感じた。
数値化が難しい案件は多いだろうと予測します。一つのツールとして勉強させて頂きました。
最後の設問はちょっと不思議な感じがする
なぜこれを選ぶのか、自分自身が納得するためにも、他者を説得するためにもわかりやすいツール。
いろんな選択の期待値の算出が難しいが出来るようになった。
どの案件に着手すべきであるのかなどを選択する際に、合理的に判断できるツールの一つとして利用してみたい。
合理的に意思決定するには有効な考え方だと思った。
物事の発生確率を設定するのがなかなか難しいように思います。
デイシジョンツリーは大変参考になりました
頑張ってもっと勉強します。皆さんも頑張って。
とても役に立ちました
仕事でもなるべくこの視点を活用して行きたいと思っています。
意思決定者が取りうる選択肢と、起こりうる出来事、発生確率や得られるリターンを樹形図に表した分析ツール 最も有利な選択肢が明らかになる！というディシジョンツリーははじめて知る概念でした。
確率をいかに正確に導き出すことが条件で実際は難しい判断があるように思いました。
確立が正確に出せたら・・苦労しませんよね。
実際自分で使いこなすのは難しく感じた。
まだボンヤリなのでしっかり復習し意思決定手段の一つとしたい。
考え方は理解できたが、実務で使う場合、確率を出すのが難しいと思う。確率の出し方についても解説があるとありがたい。
業務の多くの点で活用できそうに思った。
期待値で選択肢を決める方法は合理的。
回答の解説がほしいです
将来の不確実な出来事により得られる結果の定まらない状況下での意思決定。→会議では、このような意思決定の時に、感情や経験則、売り上げだけで決定しがちですが、このようにすべての選択肢を洗い出し、その期待値を出すことにより、成功するための意思決定に役立つと思いました。
比較検討する順序や実現する確率を誤らないことが肝心
起こりうる事象を抜けもれなく出すこと、期待値を正確に算出することが、難しい点であると感じたが、うまく使えれば意思決定に非常に役立つと思った。
選択肢と出来事を洗い出すだけでも意味があると感じた。状況整理に使えそう。
設問5は意味がわからなかった。
発生確率とリターンを的確にとらえることが非常に難しいと感じた。
意思決定後の振り返り（うまくいかなかった際の原因追究）も、ディシジョンツリーの活用で検討できるかもしれない。
意外と簡単なようで、そうでもない。よく理解しよう。
期待値の算出まで行くのが難しい
まだまだ勉強不足。
明らかに数字が大きいのを選択するのは決断ではなくただの判定である。
発生確率も期待値もほぼ同じであり、どちらの選択肢をとってもその先の予測が
困難な時、どの選択肢を決定するか決断するには、ディシジョンツリーだけでは不足である。
このようにすべて単純な比較を行えればデシジョンも簡単ですが、実際にはそうはいきませんよね。
発生確率をより正確に見積もらないと正しい決定ができなさそうだが、それが難しそう。
最後に期待値さえよければ全ていいわけではないと、実務でのことも踏まえたことを説明してくれているのがよかった。
一番大事な確率を求める術が過去データの積み重ねのあまりない実務では導入までのハードルが高いと感じた。ウェブ上でのマーケティング施策など、過去と同じ条件で施策を回すときのみ有効であると感じた。
とても参考になりました
案件に迷ったら、このフレームワークは有効だとおもいまふ
1つの意思決定方法として勉強になりました。
不確実な未来予測には効果的であるが、確率が算出できない場合には違った方法があるのだろうか。
意思決定に確率を使うことを学べます
内容は理解できがが、
持ちうる選択肢が多い企業でなければなかなか実践は難しい。
分りやすく、理解できた。
このコンテンツは特に当たり前な感じで気付きは少なかった
現職だと使う場面がイメージできないが、理解できた
特にありません。
わかりやすかったです
物事を決める際にも見える化する必要性を再認識した
相乗効果が期待される案件では不的確な場合があること。
実際に自分で計算してみることがすごく身になる
確認テストは正解不正解に関わらず解説を表示してほしい。