最終問題は回答に足りる条件が不足しているのでは？
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。
そもそも確率の予測が難しいのではないかと思います。
最後の問題の解答が納得できないので、なぜか解説してほしい
ディシジョンツリーから定量的な期待値だけで判断するのは、実務・現実での立ち回りとしては片手落ち。そう簡単に将来の正確な数字が出るはずはないし、説得力もない。
とはいえ、主観的な感覚だけで決めてしまわず、数字を出して「オーダー単位で差がある」「明らかにダメ」と選択肢を除けるのは大きい。
ディシジョンツリーをプロコンのひとつの定量要素（特に足切り）として考えることが有意義なのではないか。
確率の計算を正確に行うことが難しい
終了テストの設問５における解説は、言葉足らずの印象があり、真意理解に手間取る印象がある。「期待値が低い為に、検討材料がそもそも考慮されないのは適切と言えません」とあるが、考慮されないことがなぜ不適切なのか？一歩踏み込んで解説が欲しかった。
最終問題の選択に迷った。正解を得られないと履修を終えた気がしないため、開設がほしい。
まだ理解できていない。
何故Aの期待値が22万円になるのか？
確認テストにおいて、正解理由と不正解理由が知りたい。
○まず、あくまで意思決定材料の一つという認識を強く意識するべき。複合的な要因が絡むと期待値では比較ができない点が弱点。例えば、親密先との案件の場合、取り掛からないと今後受注ができないなど比較の対象ではない。○収益・確率の単眼的な期待値だけではなく、顧客属性・案件属性に関連する収益やその確率を算出して複眼的に期待値を求めて比較した方がいいのではないか。○そもそも、初めて取り掛かる事業の受注確率はどのように算出するのか。現状では、経験・勘による算出方法に依存してしまう。企業内でデータを蓄え、ベイズ統計などを用いて(流行り言葉でいうAI)、一応数学的に経験確率を求めていくなどの手続きであれば百歩譲って参考数値として採用できるかもしれない。とはいえ、そこまでコストをかけて確率を算出することが重要なのか、、、ここでディシジョンツリーの出番。○ただ、単に主観による意思決定をするよりは、合理的で視野の広い意思決定になりうる。
1問不正解となりましたが、最終的な回答も理解できないまま終了。確率の問いであり、回答の傾向で選択すればよかったのか？不親切
単純に期待値を求めるものだと理解した。
自身の決定に説得力を持たせる際に有効な場合があるのかもしれない。
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
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。
設問の、なぜ晴れ・雨の想定利益を足して期待値にするのか、理解できない
国語力がないのか問題の正解を見出すのに苦労した。
机上の空論のようで今一つ腹落ちしないコースであった。
そもそも確率の予測が難しいのではないかと思います。確認テストは、正解不正解の場合も解説は表示して欲しい。
意思決定者がと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上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ことを学びました。
自身は発生確率の求め方を理解していないので、現段階では活用は難しいです。
理解度確認テスト設問4の降雨確率で求めるといった単純なものであればできそうです。
確認テストの解説がほしい。何度見返しても意味がわからない。。。
I use it!
I have to narrow down some projects because I have many ones.
発生確率を予測するのが難しいです。何を持って正解とするかが迷うところなので、そこの方法を身につけることが何より重要と思います。
確率の算出が難しい。
それぞれの事象ごとの確率の信用度が異なると成り立たないので、不確実性が高い事象に対して、ディシジョンツリーを使って意思決定をすることが難しいと感じた。
不確実性が高い事柄で、期待値の確率が明確なものってどんなものがあるのかも教えてほしかった。
前提条件として確率の予測が難しいのではないかと感じた。
確認テストの解説をお願いします
・ディシジョンツリー
どんな時に使う:複数の選択肢から最大のリターンが得られるものを分析する。
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。
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。
期待値を算出して、今後のビジネスに活かしていく。
例えば、営業目標を追う際に、細かな数字を追うか、大きな案件にリソースを裁くのか、悩んだ際には非常に有効なツールである。
最終問題に疑問が残るかたちになってしまいました。
もう一度復習して、仕事において適格に使えるようになります。
各事象の起こりうる確率ってなんだろうなー。
ディシジョンツリーのロジックはわかるけど、その確率のはじき方そのものに信頼るかどうかだと思う。
a
改善項目のどれを取り組むかを検討する際に役立つ
見込み値をどのように設定していけばいいのかを実践でためしながらやりたい
肝心な「発生事象を確率でとらえる」部分が机上の空論と感じる。実質不可能。
また、例えば0.1％の可能性で100兆円得られるという選択肢があり、ほかの選択肢が期待値数十億なら0.1％にかけるのが正解となってしまう。
確率を正確に出せるとしても、結局そんなに役立たないと感じた。
ディシジョンツリーの考え方は理解した。他方で、成功確率の定義の仕方次第で大きく変わってしまう為、合理的な判断が出来るのかが疑問である。
ディシジョンツリーを活用して複数からなる選択肢を判断するという考え方は参考になった。
ただし、実際は単純に期待値を算出できるわけじゃないし、期待値の算出自体誤っていたら、判断も誤る。そこまでに至ったプロセスも含めて判断しないといけないでしょう
不確実な出来事に対しての最適な意志決定を行うという目的での考え方だが、
成功、失敗の確率が不確実のため、業務で活用する事は難しいと思いました。
ディシジョンツリーはあくまで一つの指標であり、最終的には自分の意思に委ねられることもあると思う。
要員アサインでいくつかアサイン先があった場合に、年間売上、プロジェクトの期間、難易度などを変数に期待値を出す。
問題に解説が欲しいところ
期待値の考え方は知っていたが、ディシジョンツリーの書き方は初めて知った。選択肢や出来事をもれなく考えるMECEな考え方は難しいが、単純に書き連ねて検討するよりも考えを整理することが出来そうだと感じた。
もれなく、だぶりなく可能性を挙げたのちに、期待値計算によりどの選択肢が一番良いかを選ぶというのは合理的で日常生活から利用できると感じた。
積極的に利用していきたい
期待値を算出することで、意思決定のための情報を得ることができるということがわかりました。ただ、不確実な事象について正確な発生確率やリターンを特定すること自体難しいように感じました。
ディクテーションツリーは、自分の能力を数字として入力できると思うので、やるべき仕事の絞り込みに役立てていきたい。
出来事を確率で表すという概念が分からない。
ディシジョンツリーの作り方よりその確率の算出方法を知りたいです。
他の分析ツールにも言えることだが、デシジョンツリーも自身の考えについて可視化し人に伝えるコミュニケーションツールであるということは抑えておくべきだと思う。
確率の正確さや事象の選択肢は100%の正しいものではなくても、自分の考えの根拠としてできる範囲で詳細な検討をしようという姿勢が大切だと思う。
この考え方を知っていれば今までよりもより意味のある決定をより早く行えそうだと思いました。
期待値が大きいものが必ずしも最善ではないということを意識することの大切さを学んだ。
決断の際の有効なツールになりそう。
期待値だけが意思決定の全てではない！
投資をする際の根拠として、定量的なものとなるので活用したいと考えています。
意思決定者の性格が反映されやすい可能性を考慮せねばならない
確率が正確にわかる事例は少なく、実用性を見いだせなかった。
期待値により選択や決断を促すツールとして活用できると感じた。決断や選択には今までこうしていたから、単純に売上が大きいから、断りにくいから、等合理的で無い判断が付きまとうので、冷静に判断していく際に活用していきたいです。
発生確率の％がキーとなっってくるので、いかに実態に近い数値を出せるか、そしてその出し方。コツも学びたい。
意思決定を、促す場面で、資料にひとつとして準備しようと思います
選択肢で迷う際はディシジョンツリーを活用したい。
意思決定の場は常にあるが、確率とリターンが明確にわかるわけではないので使える場面が限定されそうだ。
最終問題は、解説を見るまで意味が取りにくかった。
講義の内容は理解できたが、実践で自分が正しいデシジョンツリーを作成できる気がしませんでした。。。訓練が必要に感じました。
シンプルな学習道具だが薄っぺらい
確率とリターンの明確化が重要だが、その値を導き出す部分にセンスが問われる見込み
物件、案件業務への捉え方の一つとして、役立つと思います。期待値の際の確率が人それぞれになるため、個人でのディシジョンツリーによる比較は出来るが、２人以上のディシジョンツリーによる報告からの、比較検討は難しいとも思えた。
確認テストは微妙なのが多い。
不確実な要素がある中で案件の比較を行う手法として初めて学び、意思決定の参考となると思った。
設定する確率に恣意的にならないよう、ディスカッションの上で作成することが大切だと思う。
感想：
商談の意思決定のみに関わらず、アフターサービスやディスカウントスキームなどあらゆるケースに転用できると考える。しかしながら発生しうる事象の割合の算出方法を熟考しなければ期待値を筆頭に意思決定をミスリードしうる。
提案：
そのため本項では踏み込んだ考えとして「リスク値」も応用としてあると尚効果的と感ずる
最後の確認テストの設問が分かりにくいです。解説を読んでも腑に落ちないです。
リターンの計算を間違えてしまった。理解不足。
売場作りに確立が役立つ
非常に面白いと感じた。ただ判断するための十分な情報(確率/リターン)を得ることが難しい案件では判断が難しいと感じた。
未来の出来事の確率を正確に求めることは殆どの場合は不可能。
感度分析にも触れるべきでは？
確認テストの中で最終問題の１０億円、７億円、１２億円の案件を選ぶとき、
７億円の案件は検討材料にもならず、参考にならないのはどうも納得がいかないような気がします。
複数の事業候補からどの事業にリソースを割くべきか検討するのに使えそう
複数のプロジェクトを並行で進めていく際の判断指標として有効と感じた。
最後の問題は解説が無いとわからない
デシジョンツリーで、ある一定の判断基準が出るが、収益が上がる時期や、確率の正確性など、完全に正しい答えを導き出せるというとらえではなく、判断材料の参考データと理解して、場合によっては、違う選択をする可能性もあるという事を理解しました。
発生確率をどのように算出するのかが経験によるものになりそうな気がする。
確率の算出根拠データをまず揃えるのが
難しいと感じた。
実務で活用することで、つかいこなせるようにしたい。
考え方は分かりましたが計算は難しかったです。
実際は、お付き合いなど考慮すべきことも多いです。
実際の現場で、発生確率と売上等が算出できるのか、分からなかった。
事業効果の検証にも役立ちそう。発生確率の算定を的確にするのが難しそう。
新しい知識が増えました。
最後の問題は、何故なのか理由がわかりませんでした。
天気予報等はわかりやすかったが、発生確率は産出がむずかしいと感じた。
デシジョンツリー、初見でしたがなかなか面白い手法。ただ成功確率の設定根拠が難しいとは思う。
確認問題の最後の問題はよくわからない？
デシジョンツリーで期待値を求めても、定性的な情報・状況による意思決定判断も大切。たとえ期待値が小さくても重要顧客案件を優先せねばならない場合もある件、おさえてくださってありがとうございました。
実例を見てみたいです。
確率やリターンを的確に出すことが課題だと感じた。
期待値を選択する際に考慮すると効率的な意思決定ができることが理解できた
勉強になりました。
期待値を計算する事が大事
発生確率の設定が良く分からなかった。こういう分析を直ぐに理解できるようになりたいと思ったくらいに、現時点では使いこなせる自信がない。
This course has helped me improve as a leader and an overall individual in numerous ways. It has allowed me to assess my strengths and weaknesses as a leader, and has forced me to outline my goals as an individual, which will help aid me in achieving them. This course has also taught me to take action when possible.
ディシジョンツリーという知識はもっておらず、とてもいい勉強になりました。優先順位の決定は、各部門の目標に対してより忠実であるべきとも理解しました。選択に対して論理的な考察を持てないことが多く、業務における様々な選択時の良い論拠となると考え、業務に生かしていきたいと思います。
ディシジョンツリーは、定量的で判断を他者に示す際に、有用と学ぶ事ができた。
最後の問題が難しい。もっと理解したい。
期待値を出すのが難しい
各事象が成り立つ確率を見積る事が難しい場合はおおいと思います。
解説動画の選択肢の設定がただしいのかどうかわからなかった。
設問5の正解の理由がわからなかった。
確率をどう見積もるか、納得感があるか、がキモかと思った。
企業を取り巻く環境を考えると、複雑な判断を求められる事が多いので、そういった時にロジカルに整理する上で有効なツールだと感じた。
難しいが、使えるようになればとても有益
取り組むべきプロジェクトやタスクの取捨選択に役立ちそうです。
前提条件で成功失敗の確率が出ているが、それは現実では予測が非常に難しそうだと感じた。
頭の体操みたいで苦手です。
案件がすべて確率で計算出来たらどれだけ幸せなのでしょう。失敗できる環境を選択できるのはすばらしいです。
ディシジョンツリー・・・初めて学びました。
将来における投資案件や事業の意思決定など、不確実な将来の選択を得られるリターンと確率から期待値として算出し、その期待値を判断軸として意思決定は体系的で理にかなっていると思う。
しかし、留意点の説明でもあった通り、期待値を図る正確さの重要性や出た期待値の結果を元に機械的に判断することは危うさがある
あと、期待値を図る確率などをシュミレートするのに無用に時間がかかってしまい仕事の為の仕事になりかねないとも思う
選択肢や出来事を抜け漏れダブりない状態にするのが難しいが、実践で経験を積み重ねることが大切だと感じました。
選択肢が二つ以上あるものに対して、どちらの利益が高いか判断して選択する場合に使える。
実際扱うには数字を予測する必要があるため難しい
確認テストの最後の問題が、なんだか腑に落ちなかった。もう一声説明がほしいところ。
デシジョンツリーの構造は理解出来たが、発生確率の元になるものがどこから算出しているのか良くわからない。
ディシジョンツリーの考え方は理解できた。
一方で計算の前提となる発生確率の考え方が非常に重要な要素となるので、この確率をどのように算出するか方向性やオーソドックスな考え方を知りたかった。
私の理解力の問題かもしれないが、確認テストの最終問題が解説を読んでも理解できなかった。
解説を詳細にするか問題を差し替えるか対応いただきたい。
直近でのメリットを取る場合の判断ツールとして活用出来そう。中長期で見る場合は、数字だけでは分からない要因がないかを確認することが大切である。それをもとに判断するようにしたい。
しかし、そもそもこのグラフは手段であり、確率を正しく定量的に出すことが一番重要であることだと考える。
発生確率の設定が難しいように感じた。
しかし、的外れな選択肢はディシジョンツリーによって弾くことができるので
誤った判断を減せるツールではあると判断した。
意思決定をする際に、役立てる
日常業務でも高額を狙える企業と現業務とのバランスで迷うことがある。その際、このディシジョンツリーは意思決定のプロセスで役に立つと感じる。
ディシジョンツリーという単語すら知らなった。あくまで意思決定の材料のひとつとして活用していくことが大切。現在のしごとでは確率を算出することが難しいが、活用できる場面を探す。
確率の予測のやり方が分からないので意味がない
実務においては発生確率を見積もることが難しいと感じます。
発生確率の見積もり方について学びたいと思います。
ありがとうございました。
純利益や期待値を大きな軸として選択することを念頭に置きつつ、それを取り巻く状況を加味した上で最善な選択肢をとる
いつも上手くいった場合だけを考えて予算や方針が立てられている。成功度合いを考慮した計画を立てていくよう活用したい
起こり得るケースや利益・損失を図に落とし込んでみると、判断材料が整理されることが分かりました。
最終テストの問４は引っかかりました！
ディシジョンツリー
●取捨選択の判断材料になる
●期待値の大小が全てではない
●確率の算出が難しそう
期待値について理解が必要
複数のプロジェクトが同時に走るからといって、どちらかを切り捨てる判断ができる状況に出くわしたことがなく、今回のテーマはあまりピンとこなかった。
また、確率などの期待値算出のための情報は正確でなければならないとなれば、
結局その過程で判断ができそうであり、あまり特別な仕組みとは思えなかった。
わかりやすい手法で応用できそうである。
一方、成功と失敗の確率の算出方法を間違えると、検討結果も間違えてしまう恐れがある。
実際には目先の利益を追い求めてなかなかデシジョンツリーの通りにはならない。
確率はどう算出するんでしょう。
数字に置き換えて考えるとよく分かる。判断が難しいと思っていた選択も、これを使えばいいことが分かった。
大きな金額のものを動かす時の判断時の参考として利用できそうと思いました。
売上額予想は原価試算や売上予測から蓋然性のある数字がはじけるが
成功/失敗確率をどのように定めるかが難しいと思う。
このようなディシジョンツリーは最短スケジュールの策定などに有効に使えると思う。
意思決定の参考になる方法だとおもう。確率算出が重要だが、正確なデータがないと精度の良い算出が難しいと思った。
自分の仕事にどう取り込み出来るか考えてみる。
確率の設定が何をもって設定するのか？
数値の根拠の設定が難しい。
確率の捉え方がそれぞれなので、実際に案件を選択するのは難しい。しかし、新規案件の採否の際に、確率を記入する箇所があれば、期待値がいくら以上と設定することで、一つの指標となると感じた。
単純な算数の計算で問題4を間違えましたが、全般的によく理解できるないようでした。ただし判断の期待値の基礎となる数値のサンプリングを間違えると全く意味がないことも学びました。
意志決定にここまで細かく分析はしないし、成功確率をどうやって決めれば良いかがわからない。
単純に損得では無い、色々な要因があると思う。
発生確率の根拠を算出することが難しい。ここをどのよう算出するのかを掘り下げて解説してくれるとスッキリと腹落ちできると思う。
気になるところはさらに自己学習を進めればよいので、その点ではよい学びになった。
セクション6 ディシジョンツリー作成の手順が参考になった。
確率の算定における精度が肝になりそうだが、こればかりは試行しながら高める努力が必要だと感じた。
しかしながら、確率を見据えた上で、「見える化」して判断に客観視を得ようとする考え方が学びになった。
リターンはある程度予測できるかもしれないが、確率を予測するのは非常に難しいと感じた。
確実な根拠となる数字がなければ、ディシジョンツリーで決定させるのは難しいと感じる。ただ、このような決定方法もあることが知るよかったと思う。
最後の確認問題がよくわからない。
実際にこの考え方を利用するのは難しいと感じました。
いくら期待値が最大でも、もし最悪のケースで一番損害が大きいものにベットするのはなかなか勇気がいると思いました。ですので、基本的には保険を用意出来るような立ち回りをした上で最大の期待値を狙いにいけるような仕事をしていきたいなと思います。
フレームワークの一つとして理解。
この考えに血を入れるためには、”ある程度”と前置いたとしても妥当と言わしめる確率を得る必要がある。それが難しいが、だからといって、この考え方自体が否定されるものでもないと思う。
難しい。一度見ただけでは理解できない
期待値を正確に算出するのが非常に難しいだろうなと今う印象、また期待値のみで決まるような案件も少ない。案件に対するデータからの推測と状況の整理のためにはよいが、実際の意思決定に直接利用できるかというと疑問。
確率の算出が難しいです。それぞれの事象ごとの確率の信用度が異なると成り立たないので、不確実性が高い事象に対して、ディシジョンツリーを使って意思決定をすることが難しいと感じました。
確認テストも少し難しいでした。
今後、活用していきたい。
正確な期待値の算出が重要と思います。
5番の問題が難しかった
根拠のある確率は何か？を考える。設問の天気予報は参考になった。
ディシジョンツリーを本講義では、経営方針の決定に使用していたが、これを自分の関わる業務の優先度の決定に応用できると感じた。
実際には確率はかなり主観的なことが多い。
判断材料として良いツールだと感じた
期待値やリターンの数値をどう設定するかによって結果が大きくぶれるが、実務上これらを合理的に見積もるのはかなり難しいのではないか。
適当に数値を置けば予測の意味をなさないし、本ツールを実用するのは相当ハードルが高いと感じた。
期待値のそのまま鵜呑みにするのではなく、その裏にある様々な要因を注意深く考察し、また最後に期待値に戻って決定をくだすことが大事だと感じた。
ありがとうございます。勉強になりました。とにかくこのフォームが重いですね。
最後の設問は、期待値以外の条件が示されていないこの状況においては、正しい内容とも取れるのではないでしょうか？
実際の業務で意思決定する場合、確率とリターンをデータ等から推定するステップが難しいと感じました。実際には例題のように値が明確でないケースが多いと思うので、論理的に示すための材料と思考についても勉強したいと思いました。
期待値を出す上での利益率の計算式を誤って認識していたので、大変勉強になった。
受注確率は、主観的に判断しているため、客観的に判断する方法をしりたい。
投資案件の選択判断する際に非常に役立つツールである。実務においては、
成功確率や収益見込みといった前提の妥当性担保が重要となる。
選択肢の整理、期待効果の可視化を行える点で有用。
発生確率の見立て精度の向上がキモなので、諦めずに見立て続け、振り返り続け、改善し続けることが重要だと感じた。
意思決定に関わるところは結局状況によるところが大きいのではと感じた。またリスクテイクの観点からも期待値ではなかなか判断できないのではと思った。
業務で活用するには、期待値算出のための正確なデータ出しが必要と感じました。
設問４は、売上から参加費を抜いたものを利益と表記しているのが、違和感。
そもそもの将来の期待値を正確に出せるようであれば、皆、正しい選択ができる。では、期待値をどう正確に出せるかを、講義に入れて欲しい。
期待値だけで判断出来ない且つ確率論であるディシジョンツリーは、活用が難しいと思いました。設問に対しての解説が必要であると思います。
商品開発をしているので、どの開発プロジェクトにどれだけの社内リソースを注ぎ込むかの判断に使えると思いました。選択肢をMICEにすること、出来るだけ正確に期待値を算出することがポイントになると思うので、ディシィジョンツリーを活用できるようにしっかり分析していきたい。
発生確率の見極めを可能な限り正しいものを使う。
意思決定の場で役立てるようにするには確認テストの回答補足が欲しかった。
このツリーを用いて上司を納得させるのが難しそう
数値として、判断するのはすごく分かりやすくて、良いが、期待値を間違えないことが重要
大型投資案件など検討できる地位にはないが、日々の小さなプロジェクトにも応用できると思たった。
発生確率を算出することが一番難しいというか、正確に算出することが困難なので、自分自身はリスクの低い方を選択しがちだと反省。
費用対効果の判断を要求される局面に適用できる。
確率はどうやって算出するのか気になった。
どちらの仕事を選択するかという場面があり、ディシジョンツリーを使うことで的確に選択できると思ったが、すべてが金額換算できないので、金額換算できない場合は使い方が難しいように感じた。
皆さんが書いておられるように、実務においては期待値や確率を合理的に算出すること自体の難易度が高いため、単純にこれだけを用いての意思決定は危険だと感じました。
また、継続取引が見込めるなど、時間軸を加えた意思決定はさらに複雑になるため、適用が難しいのではないでしょうか。
その一方で、意思決定前の要素整理などには有効な手段になりうると思います。
数値により的確な判断により近づけること
案件の重要度の決定に役立つ
計算問題は簡単ですが、文章問題むずかしい…
初めて知る手法だった
数ある投資案件を選択する場合の考え方を学びました。今後、活かしたいと思う。
期待値だけで判断するのもリスキーな選択肢を選ぶことにつながると感じた。
実際はもっと複雑で、高度な判断を求められるが、考え方は知っておくことが重要だと思う。
発生確率を算出することが難しそうです。この根拠を問われることを考えると使う場所を考えて使っていきたいと思います。
現状の業務においては、確率・リターンを数値化できる場面がなかなか想定しがたいというのが率直なところである。
確度の高い確率を把握、予想することができれば、複数の選択肢から最適解を見つけうる一つの手段として有用なツールだと思いました。
意思決定は実務でも大小様々な場面で必要となるので、活用して理解を深めてみたい。
期待値をもとに選択することで、合理的に比較検討することができる事を理解しました。
期待値算出には各種条件を見極めないといけないため、難しいと感じました。
期待値と、期待値以外の判断材料との軽重判断が肝のはずで、そこの示唆を知りたかった｡。
設備改善や大型修理案件、合理化案件の優先を決めるのに、期待値では、しなかった場合のﾘｽｸの大きさも比較して意思決定できると考えます。
ロジックツリーと共に復習して業務に役立てます。
このデシジョンツリーを利用するにはそもそもの期待値などが正確にだせるかがものすごい難しいし、案件を選択するというのはそもそも中小企業では困難。
確立やリターンの的確さが重要である。この点をざっくり決めてしまいがちであり、熟慮したい。
業務でよく使われているかと思います。一方、成功率や想定利益などの数値が個人によってバラつきや妥当性がツリーだけでは確認できないケースも多いのが現状ですが、会議などでオプションを整理議論する為にたたき台として有効活用できるかと思います。
これまで単なる樹形図のことと勘違いしていました。今後企画提案時などに活用したいです。確率の算出が難しいですね。
結果が不確実な複数の案件を選択する機会は少なからず存在するため、一つの判断基準として活用できると思った。
確率の予測を間違えれば正確な判断ができないと感じた。
確率の算定がキモなのは分かりましたが、どの様な変数を組み込むのかがとても大事な要素だと思いますので、その点についてより具体例を盛り込んで頂けると実務で考える時のイメージがしやすいのではと感じました。
新規事業開発を検討するときに役立ちそう！
業務で活用するためには正確な状況設定を行い、期待値となる金額が算出できるようにならなければいけません。普段から売上、利益、想定されるシチュエーション、確率を意識して資料作成し、検討するに値するものをつくれなければ業務に生かすことはできません。
参考になりました
選択肢の設定から、発生確率を導く値が、個人毎で異なる可能性が十分考えられる点を考慮しなければならないと感じた。
ディシジョンツリーを念頭において情報収集することで効率的に判断が出来ると思った。判断が数字だけでないところは要注意であり総合的に鑑みる必要がある。/e
人員や残業時間の制約がある中で、予算数字を達成できるには、どの案件を優先するべきか常に検討するべき。
シンプルで分かり易い切り口だと思う。
ただ，確率の設定根拠が重要な要素になるので，
活用場面やスピード感・相手次第での使い分けが大切になりそう。
一つの部署が意思決定をする方法として、定量的な違いを基に客観的な判断を支援するツールであると理解した。しかし実際プロジェクトを遂行するに当たって、複数の部署や会社全体が決断する際には、もっと複雑な意思決定基準が入ってくるので、あくまで判断材料の一つと考えるべきと思う。
実務では確率の設定が難しくどのように活かしてよいかなかなか想像がつきませんでした。
こういった判断をする際にはいかに正確な情報をたくさん集めるかが重要になるのではないかと思いました。
売り上げを優先する、などの明確な指針がある場合には有用。
ただし実際の意思決定の場では、状況判断によるところが大きいのも現実。
使いどころの判断は重要。
顧客や商品などを比較するには良いと思ったが、もっと広い視野が無いと結局より良い判断は出来ないと感じた。あくまで一つの参考資料、部品という感じ。
確率の算出に誰が責任を持つのか？誰もが納得する計算式で算出しなければならないと思う。
実務面では、売上や利益以外の要素（レピュテーションや社会方針との整合性）等も考慮しなければならないため、このような定性的な要素も
意思決定モデルに組み込む必要がある。
期待値の計算の復習が出来、参考に成りました。
リソースが限られている中、合理的な意思決定を補助するツールとして有用だ。
特に、発生確率とリターンを加重平均して期待値を算出するのには納得できた。
ただ、難しいのは、実際のビジネスの現場で、確率を算出する事だ。この点は別の学びが必要なのだと思う。
それぞれの事象が起きる確率をどれだけ精緻に出せるかが鍵であると考える。
デシジョンツリーの考え方はわかるが、現実に使ってみる場合、仮定が多く
難しいように思えた。
思考の訓練には良いと思う。
予測を決めるロジックに根拠が必要になりそうだと思う。
ツリーを作ることで、期待値の概念をより有効に活用することができる。
合理的だが一度で理解するのは難しく感じたため、改めて学び直す必要があると感じた。
日常においてこれを使うシーンがあまり想定されない、強制的に考える癖をつける。
意思決定はあらゆるビジネスの場で使用されると感じた。日々の決断をより根拠のあるものとしていきたい。
支社方針の決定に役立つため
理解度テストの最後の問題がややわかりにくかった
期待値算出の肝である成功確率の算出が難しい。実際の現場では、様々な立場の人のバイアスが掛かってしまう所だと思う。
意思決定や思考整理をするための有効なツールである。
条件を整備したうえで、不確定要素が強い物事の意思決定をする際に役立てたい
とっかかりが難しかったが、設問に取り組んで要領を掴めました
難しそうだと思ったが、図にすると私でも理解できたので嬉しかった
仕事の優先順位のつけ方に、新しい考え方を
持つことができました。
営業戦略を進める上での優先順位付けを学ぶことが出来ました。
理論はわかるが使えるか使えないかでいうと使えない。そもそも確率を計算できない
案件管理にロジックがおりませんでしたが、こちらを元に意思決定してみたいと思います
ありがとうございました
日常生活のちょっとした選択にも応用できそうなので、覚えたいです。
最終問題を理解できたかどうか不明ですが、今後の問題に挑戦し理解力を深めます。
選択肢、出来事にぬけもれがないか、出来事の順序、確率やリターンの的確さを要するなど高度なスキルが必要だと思う。
ディシジョンツリーは、金科玉条ではなくあくまで参考情報で検討要素の一つですというのは大切な気がした。
最後の設問は予想の域をどのように超えれば回答が得られるのでしょうか。分かりませんでした。
意思決定に至るプロセスとしては理解できる。
期待値を求めるうえでの発生確率の設定など、不確定要素に対するアプローチは経験によるところが大きいと思う。
雨の場合の売り上げのケースは、使いやすいと思いました。比較条件を洗い出すのに有効ですね。
期待値の計算方法がいまいち理解できていない。
情報を収集して正しい判断の土台を作ることが重要。
影響する確率というものが正確に出せないから判断に困っている。
現実では、このような整った条件ではない。
学んだ内容は役立つが、実際問題使えるツールかと問われると、はいとは言いがたい。
期待値と言う考えかたを初めて学んだ。これまで、リスクとベネフィットを総合的に考えたうえで選択していたが、数値で示すことができると言う点でよりロジカルな感覚が持てた。
いろいろな手法があり、少し混乱する。実際に使ってみて、どの手法をいつ使うのかを理解するようにしたい。
意思決定をする上で考える1つにはなるが、確率を予測するのが難しいため材料の一つに過ぎないと感じる。完璧に理解できなかった
ためになった。
発生確率の予測が難しいので、最終的な期待値がずれ役に立たない可能性がある。
今のところどの業務に活かせるかわからない。
出来事の発生確率を算出するのに一苦労。期待値を算出するのにまたもう一苦労。そして、意思決定をり巻く状況を鑑みて適切な選択肢をえらばなければならない。難しい。
いくつかの選択肢があり、選択を余儀なくされた時に焦りや、感覚に囚われず
リスクやメリットをしっかりと理解した上で使うことができると思う。
客観的に案件を比較できるため大変有用なツールと理解しました。
ただ、期待値を算出するまでの過程（成功確率等）が肝心だと感じました。
この計算過程が誤っていると必然的に回答も誤ってしまうので注意が必要ですね。
シンプルな考え方で作成方法を覚えておけば、
すぐに実践できます。
考え方は理解できたのですが、腑に落ちたかというと。。？
まだ完全に理解はできてないです。
必ずしも期待値の大小によるものではなく、判断の参考材料とすべきと思った
判断に迷うも案件を、期待値という形で数値し、意思決定に使用できるツールとして有効だと感じた。分岐を設定するのが難しいが、活用していきたい。
ディシジョンツリーのロジックは理解できたが、まずこの佐藤さんの事例に関してプロジェクトのABCの選択条件がよくわからない。プロジェクトABCの中の1つを選ばなければいけないと言うシチュエーションではなかったのか? 複数のプロジェクトをやる選択肢があるのであれば、ABCすべての案件を進めると言う選択肢はなかったのか？
またディシジョンツリーで挙げた内容以外のものについても総合的に判断する必要があると言うことであれば、そもそもこの作成したディシジョンツリーの意味がなくなってしまうのではないか?さらに言うと逆にこのディシジョンツリーをあえて作ってしまったことによって、それを見た人が短絡的な結果を選択してしまうことにはならないのかと思ってしまった。
挙げた事例が良くなかったように思います。
過去の投稿も拝見させてもらいましたが不満が多い理由もわかります。
意思決定にはもっと複雑な要因が多い
確立を設定する根拠が難しいと感じました。
また問5はよくわからなかった。
ケース分けし確率を乗じた数値をケースごとに合算することを初めて知りました
実務で発生率を正しく算出するのは、難しいと思った。
自社工場で対処することと、協力工場でつくってもらうこと。そこに期待値という考え方があるとは知らなかった。
現在の業務でディシジョンツリーを活用できるシーンが思いつかないが、今後活かせる業務を担当する際には取り入れていきたい。
業務でも、意思決定の場面で用いることができると感じたため
発生する確率を算出方法が知りたい
確認テストの解説をお願いします
既にある程度選択肢を絞り込めてきた段階で利用することが有効な手法だと思う。講義内でも述べられていたが、発生確率とリターンにどんな数値を置くかによって全く異なる結果となってしまうため、使う際にはその点を気を付けなければならないと感じた。ツリーの作成自体はある意味簡単だが、数値を置くための根拠となるデータの収集が大変だろうなと感じた。
発生確率は主観的になりやすく、
コンペチタ―の動向により変動していくので
実際の場面では参考にしかならないような気がします
学生時代ファイナンスや経済学で書いていたあれはディシジョンツリーというのか、と初めて知った。
あくまで期待値は判断材料の一つであり、結局は人々の無差別曲線によるものでしょう。
難しかった、なぜだろうか？期待値の根拠が見いだせないからか、
事業判断の意思決定に使っていたことを思い出した。
競合した案件を決定する際に活用出来る。
デシジョンを下す場合、ディスジョンツリーを作成して判断すれば、決定に至った経緯を明確になり、これらを保存するようにしたい
売上情報の確度・発生確率の精度が重要。
実際のところ、発生確率の精度が低く、希望的観測を含んでしまっていると感じる。
客観的分析にはテクニックが必要なのではないか
確立を予測するのが現実は難しいと思う。また、演習ではもう少し解説がほしい。
選択肢が複数ある中で何か一つを選ばないといけない状況はこれまで論理的な根拠ではなく感覚で決めていました。
しかし、ディシジョンツリーをを使う事で論理的な選択が行える事を知れたので今後の意思決定に使っていこうと思います。
問題は少し悩んでしまった。
ディシジョンツリーを書いてみると分かりやすいが、そこに至るまでの抜けモレや、確率等を上手く考えることが出来るか、それが難しそうだなと思いました。
確認テストの最後の問題、回答がよく理解できなかった。
得るべきリターンの為、事前の課題整理が適切であることの必要性が理解できた。
確率の計算の仕方が不明
まよったときかなとおもいます
実際に確率を設定するのが 難しく
結局 こちらに決定するという
バイアスがありきでの選択になるのでは？
期待値の算出方法が理解できて良かった。活用していきたい。
得られる利益とその発生確率の見積りによって結果が大きく変わってしまうのでなかなか難しいなと感じた。
どこまで客観的なデータに基づいて算定できるかがキーになりそう。
確認テストについて、解説をしてほしい。最終問題は、なぜその選択なのかがよくわからない。問題文のどこに注意をしなければいけなかったのだろう？
社内意思決定において活用していきたい
実際に実務の中で使用できるシーンが少ない。
決定前に数値化するのはわかりやすい。投資案件の冷静な判断ができるかもしれない。
可能性を明確にして、そこから導かれる期待値を比較検討することで、のちの検証にも役立てられると思った
この考えにはは異論はないが、現実としては期待値を算出する際の成功確率を設定する事が1番難しく悩ましいのでは？
リソースが限られている場合、非常に有効な手段かなと。
実際の事象では、確率の算出が難しい。
最終問題は回答にたどり着くまでの条件設定項目が少なすぎて選択肢を決定づける条件が整っていないと考えます。
自身が取り組む業務内容と売上の関係性を出して、業務効率を上げようと思った。
全パターンで期待値を算出して比較するというやり方はやったことがないので実際に試してみたい。
意思決定に必要な情報をどれだけ収集することが出来るか、そしてそれが正し情報なのかを精査することも重要で、それを備えるために日頃からトレーニングしていきたい。
結構難しいことを、簡単に説明している気がする。確立などは簡単には導き出せないのでは。
加重平均で期待値を算出しているのは理解できた。しかし三択以上の選択肢があるときに二つを同時に選んだ時の期待値、依存関係がよくわからなかった。
最後の質問がよくわからなかった。
実際の事象に当てはめた場合、確率の算出が難しそう。
ディシジョンツリーという概念に初めて出会った。今まで勘で生きてきたので、この考えはなかった。自分の意思決定で『発生確率』『期待値』を意識していきたい。
実際に例を用いて計算すると理解が深まった。
自分が想像している最適解と分析によって出される最適解が違いそうなので、ちゃんと活用していきたい。
発生確率の算出が肝になるロジックですが、今後はAIがその機能を担うことになるのでしょうか。
リターンと確率を客観評価できなければ意味がない。
詳しい解説が欲しかったです
業務上で使用するには確率を精度高く見積もらないと机上の空論となりうると感じた。
一つの判断方法として活用できると思いました。考慮されるべき環境や条件が多い場合もあるので、その場合は違った判断方法と合わせて考える必要があると思います。
期待値を出すための確率をどのように出すのかがポイント。逆にそこが肝だけれど、出し方が不明確なので、役に立たないのでは？
同時並行で、様々や業務を進めていくことが
少なくないので、判断に迷った際に活用したいと思います。
意思決定の材料として参考程度には使えそう。
解答にはそれぞれ解説がほしい。
フェルミ推定、おもしろいです。 クイズを解くような、発想力か刺激されます。 大づかみの数値を頭に入れていると、いろいろなことが、推定しやすくなるので、数値の大づかみ力とその習慣が大切と思いました。
まずは正確な数値分析ができてこそだと思います。
結論を話してから後付の根拠として使えれば良いかと。
合理的な判断をするためには、多角的かつ将来長いスパンでの視野が必要
最終確認問題はS社の詳細情報が無さ過ぎて、正解／不正解の意味が納得し難かった
複数案件ある中でどれを選択すべきかの判断として使えるので大いに役立てたい。
確率と結果を正確に算出できるかどうかが鍵だが、実務でそこまで正確な値を算出できないのでは？と感じた。
期待値を理解して活用して取り組んでみたい
諸条件の設定は難しいと思いますが、大まかな意思決定の方向性を探る程度の使い方もあるのかなと思います。こっちよりはこっち 程度で。
発生確率を算出するのが難しいという気がしました。
発生確率の推定方法と、推定値のブレ幅については慎重に行ったうえで意思決定に活かすのが大切と思いました。
実際に活用するには、事象ごとの発生確率をおおよそ正確に把握した上で計算に折り込む必要があるので、パーセンテージがわからないと活用難しいかも。
確認テストも難しい。
確認テストの解説では理解が不十分だと感じる
仕事上、期待値を算出しての意思決定の場はありませんが、物事を判断する時の考え方の一つとして使っていけたらいいと思いました。
説明事例で、最終的にＡを選択しなかったのに、Ａを必ず選択すると仮定していた理由が分かりませんでした。
期待度の確率を正しく設定することが重要。
業務上、なかなか使う機会がない項目だったが考え方には共感できたので期待値の計算方法は覚えておこうと思う。問４は無事算出できたので自信になった。
問5の問題はアバウト過ぎてよく意図が分からなかった。正解はできたがもっと状況の詳細を書いておくべきである。
デシジョンの際のある定石であることは理解できました。ただ仕事上で与条件がこれほどシンプル過ぎるケースはあるのでしょうか？という疑問もあります。
あくまでも検討するためのひとつの手法として利用したい。
意思決定をする際に、感覚で決めていたことを、ディシジョンツリーを使えば、より合理的な根拠を確認しながら、採用の可否含めて、確認できると感じた。
予測が含まれるため、実務上は都合のよい判断根拠として使われそう
決定をする際に、ひとつの論理的な参考情報として、作成して判断することを心掛けて見たい。
ディシジョンツリーという意思決定方法初めて知りました。確率やリターンの設定が難しそう。
実社会での意思決定はお客様との関係性や、社内方針によって決まることが多いと感じます。
客観的な意思決定のツールとしては一つの指標になると思います。
自分の人生の選択肢を選ぶ局面でも納得度の高い選択をするための参考にできそうである。
活用機会がありませんでした、ぜひ活用してみたいです
他の受講者も主張していますが、最後の問題は解説が不適切に思えます。
直近の投資期待値が低いというのは、直近で投資資金回収を目的としているかいないかの前提がないと判断できない内容だと思います。
計算には発生確率の影響が大きいが、その確率を導くのが難しい
前提となる仮説の重要性を認識しました。
営業職ではないので実務での活用イメージは湧きづらかったが損得勘定という観点で日常生活や、投資や費用が掛かるものを検討する際に非常に役立つ思考だと思いました。少々難しかったです。
とても分かりにくい説明だった。
意思決定を迷う場合に数値化することで良い判断材料になる。
ステップ1とステップ2は比較的容易に判断できるが、ステップ3、ステップ4に関しては発生確率・結果の算出に対して、適切性と妥当性がないと誤った判断をしてしまうと感じた。ヌケ・モレ・ダブリなく丁寧に行いたい。
シンプルに判断しやすいツール
今後どの仕事に着手するか検討する際に使ってみたい。
抜け漏れ、ダブり無く選択肢を抽出し、正しい確立を設定することが難しいのではないかと感じた。
確認ﾃｽﾄの各問の解説をお願いする。
発生確率や受注確度を図ることは難しいがどのような観点で優先的にこの案件をやろうと言ったときには、色々なその時の要素を含めて検討するときには活用できるのかなと思った。
第五問目は四択なのに3回間違えた。
短時間で効率よく学べます
案件受注率の算出が日々の業務では行っていなかったので算出をしてみたいと思います
確率を予測するのがそもそも
難しい気がしますね
プロジェクトの注力、は業務でもよくあります。その際に学びを活かしたいと想いますがディシジョンツリーを作成するうえで、４ステップの3番目、発生確率とリターンの部分の発生確率の設定が難しいのではと感じています。
参考になる事例が掲載されている本、サイトなどあるのでしょうか。
実際には確度を高く期待値を算出するのは難しいのでは？と感じた。
場合分けをし、複数のシナリオを作成はできるが、それぞれの確立の
正確性をどう担保していくかは課題ではないか？
Assumption設定およびL/Rの根拠にする際活用したい
概要は理解できた。確立の設定値は結果影響が大きいので、こちらの解説も充実してるといいですね。
実務で出来事の確率やリターンをどの程度の精度で見積もることができるのか疑問に思いました。
設問の日本語を理解するのに苦労しました。
ディシジョンツリーの定義、作成方法について学びましたが、活用に至る為に訓練が必要。
最終的に、判断を正確に予測する為のツールとして活用したい。
意思決定までの道筋を可視化できる有益なツールだと思います。
実務においては、確率を正しく算出することはかなり難しいため、あくまで「だいたい」で会話するしか無さそう。
同じくらいの「だいたい」具合で算出したものをすべて可視化して（例えば「この選択肢だと期待値は高いがリターン0になる可能性もある」とか）意思決定者に示し、他の参考材料と並べて検討する感じになるのでしょうか。
基本的な分析ツールだと思う。 ただ「是非やりたい」がために、企画者は確率やリターンを高めに設定しがちなように思う。
講義の中であったAとCの同時着手の際の選択肢に抜け漏れがあったと思うが、あれでいいのだろうか？
今までは、なんとなく期待値や成功確率などを予想していた。今後は、このように体系的に具体的に検証する。
客観的に確率を算出可能であればこのフレームは活用できそうだが、なかなかそんなケースは少ないように思った。
たしかに参考になる分析ですが、そもそも確率を予測することが難しい。
問題の解説を是非載せてほしい。
商品を投入するときや、価格を決断する時にも使えそうだ。
日常業務で行うのは難しいですが、重要な判断の局面では利用したいと思います。
終了テストの設問５は、設問そものもが言葉足らずではないか。解説を読んでもやはりよくわからなかった。
確率がある程度、客観的に示すことができる施策については期待値を示すことができる。現実にはその見極めが難しいのではないかと思う
期待値の大きい選択肢が必ずしも最善ではないことは理解できるが、そのような因子も含めたディシジョンツリーを作ればいいのではないかと感じた。実際、そうなっていないのは、ツリーの作りこみに労傾をかけない方がいいということなのか。
悪率の算出が難しく感じる。作った人で任意に変更できそう。
ひとつの選び方としては参考になった。
発生確率でリターンを算出するのは面白い。ぜひ仕事にも使ってみたい
事業ではリターンを定量化しやすいが、コーポレート部門ではだれもが納得できる定量評価を検討する必要があると感じた。ディシジョンツリーの考え方は将棋AIによる評価値算出に通じると考えると、業務に置き換えてイメージしやすかった。
前提となる期待値、取り巻く環境などの不確定要素が予想できないため、意思決定でやるべきことを選択せずに全部やるという状況を選んでしまうことも多い。
意思決定するために、取り巻く環境や期待値を正しく把握することが重要であるが、なかなか難しいと感じている。これからの講座で意思決定の際に必要となる把握力を学んでいきたい。
将来に事象が起こる確率を予測することが難しい場合がほとんど。期待値の予測はそんなに簡単じゃないと思う。
直観で選択すると、同じ過ちを侵したり他人に説明できなかったりするので気を付けなければならないと思った。
ロジックは理解できたが、発生確率を算出することがとても困難なこと、それらの検証も困難なのではと思った。
確認テストもあまりピンときませんでした・・。
期待値の概念はビジネス上の意思決定として、基本的な理解に役立つものと思料。一方で具体的なビジネスシーンで、当該モデルはさすがに単純化され過ぎており、中級、上祐の講座を待ちたい。
まず確率を出すことが難しいように思う。
例題にあるように、投資案件の選択をする際に参考にすることができると感じた。
いくつかの初期研究段階の技術から次期テーマ候補に挙げる際に、各技術が実生産まで至る確率と、将来的な売り上げ見込みを考慮してテーマ選定できると考えます。
意思決定時に選択肢とその確率を書き出して、リターンの期待値を選択肢の確率の加重平均によって求める。
活用したい。
理解できなかったのでもう一度学習したい
確率を統計的測量で図ろうにも
そもそも事例データを大量に取ってくる必要があるため、確率の算出にコストがかかってしまうのが難点
得られる利益が明確な金額として現れる場合、ディシジョンツリーを用いることが効果的だと感じた。
逆にどの研修を選ぶかなど、効果を明確に数値化出来ないものには向かないのではないか。
それとも、数値化が難しいものにも考え方次第では適用することが出来るのだろうか。
考えてから調べてみようと思った
最終問題が理解しにくかったです。
期待値だけで判断するのではなく、リスクが少なく良好な案件であれば期待値が低くても選択するという解釈でいいのでしょうか？
発生確率を実際の現場で同のように設定するかが重要
各選択肢の確立やリターンを求めることが難しい場合のディシジョンツリーがあるかを知りたかった。前提条件として確率やリターンを求める様々なデータをあることが、本手法を実務で使うのは少し難しいと感じた。
意思決定の考え方に役立てたい。
問題がよく分からなかった。解説がほしい。
案件を取捨選択できる状況ばかりではないが、案件化にかかるコストなどを事前に予測し、より質の高い営業活動を実現することは理にかなっているように思う。ただし、それほどまでに忙しければという大前提のもとで。
意思決定を定量的な比較に基づいて実施することができ、判断に迷ったり後悔したりすることが少なくなるため、状況に応じてこのツールを有効に活用したいと思うが、期待値の算出の際には投資対効果、発生確率の確からしさに十分注意したい。
実際の発生確率やリターンを正確に予測できる能力を別途持っておく必要があると感じた。
判断を行う際に活用したい。成功率やリスク、リターンを正確に判断する事の必要性が再確認できた。
数学的な計算が必要なので、苦手意識がありました。
ただ、樹形図で表現することと期待値で比較判断するなどの仕組みについてよく理解できました。
各々の確率を決める際の過程において思考が深まるので活用していきたい。
主観的確率と期待値の設定が鍵。実務上、活用できていない。
ディズィジョンツリーの枝分かれ項目の分け方の前提条件などを決めておかないと正しい分け方（項目）が作れないと思うので、まずそこを整えてこれからいろんな選択肢を考えて、当社にとってベストな選択肢を検討したい。
研究投資など不確実性があるものに対し有効な分析、判断材料の一つになることを学びました。
発生確率の算出方法について、業務上、何を根拠に算出するべきか判断が難しいと感じた。
内容としては小学生の算数と同じ。
ビジネスに置き換えて言い方を変えたかどうかの問題。
また、他の人も言っているように確率を算出するのが難しいので、実際にビジネスでこの考え方が利用されているかは疑問。
内容は理解できたが、まだ実際の利用シーンが思いつかない。
意識して活用していくようにしていきたい。
実際の業務での選択では、上司の意思、取組みやすさ、得意先との相性などで選択が決定されることも多いが、ロジックツリーで期待値をもとにして考える習慣をつけ、判断材料とすることで、自分の判断の正当性や組織への貢献を前面にだした判断ができることもあると思った。
確率の計算を正確に行うことが難しいのではないかと痛感した
本当に当事者が正確な数値を導けるのか心配
最終問題がなぜその回答になるのかがわからない。
デシジョンツリーを改めて意識して使った記憶がないので、判断をする際の軸として使えるようにしておく
ディシジョンツリー作成の4つのStep
①考えられる選択肢を書き出す
②①の各選択肢を選んだ際に考えられる選択肢を書き出す
③②の選択肢から得られる結果を書き出す
④結果×確立で期待値を算出
研究テーマや安全活動の選定に使える。複数人が関わる大きな分岐点ではこのツールで表現して理解を得ながら進めるのが良いと感じた。
何かを選択する際のロジカルな説明に適している。確率をどのように設定するかがポイント。
開発案件を成功率と成功したときの収益額で捉えてみようと思いました。
発生確率を弾き出すのが難しいと思った
私は営業なのですが、私や周囲含め注力案件の選択の際は、肌感覚や置かれている状況が重視されており、このディシジョンツリーも作成することで、
より合理的な選択ができると感じた。
ただ、％の付け方が難しく、結局肌感覚や経験に基づいて算出されるのではとも感じた。
あまりイメージがわかなかった。
意思決定に有効と有効と思われるが確率の設定が難しい。
瞬時にこのツリーを書くのは難しい
期待値の考えかたが意思決定に役立つ
成功確率を算出するのに、天気などの要因であれば、予想しやすいが、そうでない場合の予想は難しいと思った。
発生確率とリターンの予想が現実的には難しいように思うが、考え方として参考にしたいと思う。
難しい。的確な成功確率が分からないから悩む。。
期待値をきれいにまとめられるツールとして有用だと感じたが、確率とリターンの値が不正確では使えない点に注意。
成功確率とリターンの見込みの設計が難しいが
納得感のある設計をする過程が未来予測の作業になる。
選択肢ごとの期待値の考え方は基礎となる。
確率と金額の見込みが難しいので期待値の算出は難しいと感じる。いかに確率の精度を上げるかが大切か。
実務に落とし込むのは難しそうだが、手法を1つ覚えられてよかった。
感覚で行ってたが加重平均等を活用すると
整理が出来、確率が上がると考える
理解したつもりだったがテストでは満点ではなかった。テストの解説がほしい。
分析手法としても有用だが，それ以上に，パワーポイントなどで，直接経営層に説明する資料として説得力のあるものだと感じた。訓練をして活用していきたい。
今まで認識していなかったロジックでしたが、今後活用したい。
意思決定シナリオを数値化して理解を深めることは有意だが、発生確率、リターン、期待値の策定は難しい。担当や責任を明確にするよう注意しなくてはならないと思います。
業務が重なったときは急いで順にやるのではなく、冷静に優先順位を数値化することを忘れないようにする。
事業の優先度を図るのに良いツールだと思うが、成功・失敗率の予測が難しく、ここがずれていると信憑性のある結果が出ない為、実際に業務に活用するのは難しそうだと感じた。
業務の優先順位や重要度をつけることは大事だと感じた。期待値に加えて定性的な要素が入ってきたり、事業の方向性に沿っているかなど実際は難しい判断になる。
わからないところが２つありました。
１つは成功確率をどのように導き出すのかというところです。ITコンサルの例のように受注成功率を明確に数値化するのは難しいのではないでしょうか。確認問題にあった天気予報はやりやすかったですが。
２つ目は設問２の内定先を選ぶのになぜ一番適切ではないのかの解説が欲しいです。
意思決定を取り巻く状況を鑑みて、適切な選択肢を選ぶことが重要なのが、今現在の状況だと思われる。
発生確率を設定すること自体が難しい。
大きな意思決定の際には有効だと思うが、実際に自分が仕事で生かすとしたら、どの業務から着手すべきか、というレベル。そんな中、発生確率や期待値を計算する時間の方が無駄になるのではと感じてしまった。
期待値はわかるが確率を算出するのが難しいと感じた。
経験を積んで行くしかないのか？
もう少し理解を深める事が必要だ。
各項目の確率はどうやって求めているのか、わからなかった。
確立を出すことが難しいと思うし、実際には外部環境を排除することはできないと思うのでそこを加味した決定の方法はあるのでしょうか？
期待値の算出を参考に先の取引等の環境面も
考慮することが大切だと思いました。
どの案件をどういう順番で取り掛かるか、という意思決定をおこなうにあたって、試してみたいが、発生確率を根拠あるレベルで定義するのは非常に難しい。例題にあった降水確率ですらも、確率の事例として妥当性を担保するのは難しい。
完璧なツリーを作ることはとても難しい。
練習を繰り返す必要があると感じた。
不確実な物を選択する上で一つの有効なツールとして使える
最後の問題は、ちょっと前提表現に不足があるのではないでしょうか？
成功と失敗の確率をどう置くかは難しいが、ツリー化により意思決定がしやすくなる点は、学べてよかった。
確認問題について、回答後の解説はほしい。特に最終問題。
選択肢があり、判断に迷う時に役に立つと思った。
業務で活用できるようになるには多くの実例を学ぶ必要がありそうだと感じました。現業では経験が積めないため、色々な事例を紹介してもらえるとなお宜しいのではと思います。
デイシィジジョンツリーの考えを身に付けることにによりプロジェクトへの取り組み判断が可能となる
事業の成功するか否かの確率、事業より見込まれる売上高を見誤ると、
大変なことになると思った。
今まで考えたことのない概念であった。
感で決断するのではなく、ある程度自分の中でロジックで決断が出来るようになるため、今後に生かしていきたい。
期待値を算出するのは難しいと思いました。例題のように明確に数値化出来るのか疑問です。
普段の業務からディシジョンツリーの形は取らなくても同じようなことはしているのだと思いますが、確率を根拠を持って数値化するのは容易ではないので安易に採用することはできないと感じます。確率の形は取らなくても、たとえばリスク評価等で代替できるのかなと思いました。
このような未来の予測を推定し決定選択できる手法を始めて教わりました。
背景などを鑑みる必要はあるが、期待値の比較は意思決定においてひとつの観点になると感じた。
ただし、確率の算出方法が曖昧であると正しい結果は得られないのではないかとも感じた。
確率を算出する際は必ずその基準を明確にしてから行うべきであると考える。
確率をどうやって決めるんだろうと思った。
ディシジョンツリー自体は効果的であるのは理解できるが、確立を正確に予測するとか難度が高すぎる前提であったり、解説の最初には営業は売り上げ（クイズでは目先のみが対象）が一番大事との説明があり、後半では、見込み受注も鑑みて・・・との内容の矛盾が多いように思えた。
この辺りが最終課題の内容にイマイチ納得考えられない要因では？
業務で活用するためには、まず「確率を定めること」が難しいように感じました。
設問が非常に難しかった。
確認テストにおいて、特に最終問題正解理由と不正解理由の解説が知りたい。
部署的に数字でローリスクをひたすら求めるため新鮮でした。
必ずしも目先の利益にこだわるなとの最後の教えは深いものがある。
関連する全ての事象について確率を設定することは困難な場合も多いと想定されるが、新たに取り組む事業のリスクを評価するうえで、ディシジョンツリーを作成し、活用していきたい。
期待値を数値化することは考えたことがなかった。定量的な情報が得られることで、精度の高い判断ができる。周辺情報も重要だが、定量データがあることで合理的な判断ができる
今までのツリーの中で難しいツリーでした。
設問５の解説は全く理解できない。他の講座でも同様の事例があるが、設問者の自己満足の問題が多い。
意思決定における的確なリターンの推測が重要になり、大きな意思決定の場面で必要だと思った。
この考え方が、今迄できていたら、、、、今後意思決定の際に活用していきます。
期待値で判断するという意思決定方法も重要と感じた
設問５はよく理解できません。
仮想の例題でいいので、発生確率をどのように設定すればよいか説明いただきたかったです。
確立の試算に十分な注意が必要と思われる。
議論するには非常に良い
期待値として定量的に判断基準をもちことは重要と理解できた。
一つの判断材料として用いるのはアリかなと思いました。
成功率の算出が難しい
あくまで参考。確立を出す時点で難しいかと。降水確率とか次に日には変わるし。
確認テストにおいて、正解理由と不正解理由が知りたいですが。。。
複数の案件から選択せざるを得ない場合に合理的な選択を行う上で有効。
発生確率が明確であれば期待値を算出できる事は理解できたが、その発生確率が明確ではない事象が多いため、活用できる場面は非常に限定的
理論として理解はできるが、発生確率や成功確率を算出することが困難であるように感じる。
実務では活用できる場面はあまりないように思いました。
大半の下記コメントと同じ。現実世界に、この計算式をあてはめて意思判断決定などできないし、しないと思う。
日々の業務の意志決定において、参考にできそうです。が、確率を明確に決めることが難しいので、そこは見込み値、になるのでしょうか。
デシジョンツリーはこれまでに学んだことがありましたが、いまいち理解できていませんでした。このコースの解説は分かり易く理解ができました。
確率の予測の的確さが重要と言っているがそれが一番難しく、現実的ではない。実際に活用する場面は少ないように感じた。
プロジェクトの成功確率を明示することが難しく、また顧客要望によるプロジェクトの場合、失敗前提で受注するのはどうだろうか。成功を前提に想定工数以内にプロジェクトが完了するかどうかを、工数の増減による利益の差から比較することで、確実な利益が取れるプロジェクトかどうか、リスクが高いようであれば、事前準備は何かを検討する材料とするのはどうだろうか。
意味合いは理解したが、実際に活用するタイミングがない。仕事の優先順位を決めることはあるが、仕事を選ぶことがない。
自身の業務において、ディシジョンツリーを活用する機会は少ない。しかし、期待値の算出方法は新たな解析術として活用できる。
相和算出の考え方や事例を、もう少し丁寧に教えていただける方が良いと思いました。
ディシジョンツリーは活用しやすいので取り入れたい。
そもそも確率の設定が天気のように割り切れる要素だけではないので、そこからしくじらないようなムラやもれの無い条件設定が出来る能力が必要。
確立の予測をどのようにしたらよいかが難しい。
期待値理論の話。リターンを定量化することが大切。
あと，確認テストの最後の問題は，正解の理由はいまいちわかりませんでした。
色々分析に使ってみたいと思います。
プロジェクトへの期待値の算出が必要であることを再認識。
使いどころを間違えると簡単に選択を間違えそう。
誰も予測しえない状況下での説得材料にはなるかもしれない。
成功確率予測をする事が非常に難しい
ディシジョンツリーを導き出す公式は有用かと思うが、出来事の発生確率を想定するのはなかなか難しそうだ。
手法が分かったのは有益。前提となる確かな確率の算出などが難しい。
問題可決にツリー構造の解析は使用したことがあるが、今回のディシジョンツリーは使用したことが無かった。選択項目の設定も重要な事ですが、期待値を求めるときの確率の設定方法が判断の適格であるかを左右するので、難しさを感じた。この手法も場数を踏んで自分のものにしていきたいので、今抱えている問題を当てはめて実行してみたい。
感覚としてピントこない。
問題の解説が欲しかったです。
計算式がまだ理解できていません。
ディシジョンツリーは、与えられた条件が正確な場合に選択の１つの指標になる
主観の排除には役立つツールだと思った。日頃から有効データの蓄積に努める必要性がある。
様々な選択肢で活用できると思うが、取り巻く状況を鑑みて選択しなければならない
意思決定の手段としては参考になったが、期待値を算出する確率の設定が非常に重要且つ困難に感じた。
初めて知った分析手法だったので活用してみたいが、他のユーザーさんがコメントされているように、発生確率の算出が難しいと思慮。
キーになる要素なので、その点をクリアにできればより活用できると思った。
確率や効果の試算に主観が入りそうだったり、上司が両方やればと言いそうなので、今担当している技術系の仕事では活用できる場面は少なそう。
人材投入の際の判断に有用
なかなかしっくりこない
とても難しく何回も確認が必要です。
期待値について、合理的な設定方法がわかりにくかったですが、考え方として実践できそうです。
薄利多売のビジネスモデルで収益シュミレーションは用意に可能。収益獲得するかしないかを明確にして優先順位をつけたい
よく理解できました。
発生確率を算出できるツールが欲しい。
期待値をだしたあとのディシジョンが難しそう。
ありうる出来事や樹形図自体はものごとが整理できるのでやってみる価値があると思った・
発生確率の設定が重要であるが、確率の正確性を出すことが難しい。
ディシジョンツリーは有効なツールだが、発生確率の算出が困難ではないかと思う。
利益と確率が高い精度で見積れるならば、積極的に活用していくと良いと思いました。
期待値の考え方は実務で応用できそうです。
期待値や発生確率を予測するには相当の経験が必要だと感じた。
期待値の算出には精緻が求められますね。
確率を出すことが難しいと思いますが、
何もわからないという状況よりは、一歩進めるかなと思いました。
決定の際の一つの目安として役立ちますが様々な関係性も加味して慎重に進める必要があるかと思いました。
選択肢の確率の精度を高く求める点は難易度が高い感じもします。
物事を選択するときの根拠の一つにしたいです。
また悩んでいる二つの選択肢を整理するときにも活用したいです。
出来事に対して起こりうる確率を見込むには経験が必要。
最終的には総合的に判断しなければならないと感じたが、期待値という考え方はとても参考になりました。
複雑な意思決定における有用な考え方
常に複数案件に対し提案を行う業務に取り組んでいるが、リソースの割き方について悩む場面が多かった。時間は有限なので、その中でどのように業務を行うかを決断する材料になった。
最後の問題の正解理由が理解できなかった
確率、期待値を定めるのが困難な場合が多いが、想定できる仮の値で設定することで、なぜその選択肢を選んだのかが、可視化される為、意思決定のチェックや、他者との共有時に役立つと感じた。
今までに目にした事がないツール。
今の仕事は成果を定量的に表し難い為、選択する際直感に頼りがちなので、活用できそう。
複数の案件から絞り込みを行うときに最適だと感じた。
ディシジョンツリーという言葉は、初めて聞きました。
・起こりうる出来事
・発生確率
・得られるリターン
これらより、最も有利な選択肢を明らかにする分析
確かに、論理的で納得感はありますが
①発生確率、②得られるリターンの算出を誤ると
全ての判断が間違ってしまうので、期待値の算出は
相当慎重にしないといけないと感じました。
また、ディシジョンツリーによる論理的な分析と
意思決定を取り巻く状況にも配慮し
２つより総合的に判断する必要があると感じました。
少し理解がしずらかったです。
理解度テストも一度では合格できず・・・もう一度復習してみます。
最後の問題の解説がほしかった。
自身の業務シーンをイメージすると、「全社への情報発信にあたり、どのような方法をとると発信者、受信者にとって効果的かを決定する」際に役立つと感じました。
選んだプロジェクト・案件の裏付けを証明出来ると思った。
ディシジョンツリーで意思決定をする事あは、現実的にはかなり困難だと思う。なぜなら、発生確率を事前に予測する事はかなり困難で、発生確率を予測するための資料探しから結論を導くまでにかなり時間を要する。結果の定量化も同様の理由で難しいのではないか。しかし、現状の意思決定がなんなとなく上手くいきそう、あの人が言っているなら、声が大きい人の意見が通るような状況なら、とりあえず発生確率や定量的な結果を置いてみて、議論することもいいかもしれない。
確認テスト5の理屈が分からない人がたくさんいて安心した。
考え方が重要な一方で解説が不足していると感じた。
実務では多くの人が認識している通り、確率を予測するのは不可能に近いということなので、この通りの活用法は難しいが、考え方を意識して物事の選択肢を検討していくべきだろう。
意思決定をする上で、常に最適な選択ができるよう、日常でも仕事でも利用したいと思います。
得られるリターンはある程度正確な数値を予測できると思いますが、確率の予測には不確定要素が多すぎて正確な数値を算出するのは非常に困難です。ディシジョンツリーの考え方以外の知識が必須だと思いました。
期待値という意思決定の判断基準が1つ増えた。
ただ確率の判断は難しい、うまく実際の業務で使えるかは今後試してみたい。
確認テストの最終問題は判断材料が足りなく判断が難しかった。
具体的な数値がわかっているときには活用できそうです。業務の未来予測における数値の出し方がわからないのでそこの学びを深められたら活用していこうと思います。
ディシジョンツリーを使うことで自分の意思決定において定量的に判断することができると感じました。また、成功確率等の算出の仕方によって結果も変わってしまい、恣意的な確率を出さないように注意したいです。
複数ある選択肢の中からどれを選択するかを数値化して、判断に活かす考え方は実際の場でも活用できそう。
期待値をもとにした意思決定を行う際に有用であると感じた。
リターンが最大のものを常に選ぶわけではなくリスクも踏まえたうえで検討を行う必要があると考える。
(売上目標をすでに達成している場合は多少のリスクを背負ってもハイリターンの選択肢が取れるが、未だ達成していない場合はより確実性のある選択肢を取る等)
ディシジョンツリーに関してはあくまでも参考として数字をもって裏付けを取りたいときに使用するものだと考える
選択の仕方の幅が広がったと思う。
経験、知識、計算式を組み込み、
複数の視点から判断できる材料を整えること。
普段の業務の中で文書化しながらの行うと、自分が考えている成功確率を客観化できるのではないかと思う
確率が分からないことが分かるだけでも思考は進むと思う
どうするか迷ったときに、自分なりに期待値を算出して、勘に頼らず決定することが成功へのカギ。なのか。
選択肢を絞る際に役に立つ。
時間的に判断を迫られる際、どの業務を取り掛かるべきかを自身や周りとの決断に取り入れたい。
確率の予測は難しい
コツの部分が最も重要。
抜け、漏れ、ダブりの無い。
出来事の順序、確立、リターンの正確な把握
期待値の最大値が必ずしも最善ではない。
ディシジョンツリーは業務や日常において活用できそうである。
しかしながら、重要なポイントとしては意思決定のための1つの参考値であることを理解し、他により重要な参考値がないかを考えておく必要がある。
実際は単純比較ができないことも多いとは思うが、時間や労力をかけて難しい交渉相手に挑むか、リターンは少ないが簡単な交渉相手に挑むか、勘ではなく論理立てて考えることができる。
将来出来事への発生確率を求めるための基礎値、基礎情報の確からしさも同時に重要であると感じました。
過去のデータなどから情報が確実な場合は使えると感じたが、営業などの不確実なものには使いにくいのかなと感じた
確率の算出についてもっと詳しく解説してほしかった。
確率の予測が難しいため、この結果だけで物事を判断するのは適切ではないと思うが、判断材料の一つとして、活用の場はあるのではないかと考える。
ディシジョンツリー自体が有効ですし、応用もできそうです。
私としては企画案の成功/失敗時のアクションを提示する際にも活用できそうです。Aが成功の場合、BとCが選択肢に。Aが失敗の場合、DとEが選択肢にあり、その期待値はX円です。のように使わせていただきます。
確立やリターンを正確に求めるのが難しい気がする。
投資判断の一助。確率算出次第ですが判断の参考に活用できそうです。
講義を聴いて理解はできたが、テスト問題を間違えてしまいました。実用レベルで使えるよう復習します。
Aの期待値が22万計算に、慣れないので時間かかった。
実際のビジネスシーンでは将来起こりうる事象や期待値の試算が難しいため、その試算の方法が重要。
ディシジョンツリーは、初めて学習しました。
今後、活用していきます。
期待値の出し方がわからなかった。
設問の解説がほしい。
期待値の考え方はとても重要だと再認識しました。つい「なんとなく」選んでしまわないよう注意したいです。
プロジェクト実行の意思決定に使っていく。
ただ、発生確率の予想が難しいと感じた。
あらゆる角度で確率を算出する必要があると感じた
発生確率を定める点が、難しいと感じる。
楽しかったです。今後に生かしていきたいです
難しい内容であった。
少しずつできるようになりたいです。
リソースが限られているシーンで業務の優先順位を考えるうえで利用できる。
正確な発生確率やリターンを予測するのは難しい
ちょっと自分にはイメージしづらい概念
期待値、という指標で考えたことがなかった。
すべてを選択できないシーンでは、
成功率を基本に注力案件を選択していたが、
期待値を加味しての意思決定でぜひ活用したい。
確率を算出するのが難しいと感じました。これを間違えると期待値もはずす事になりますよね。
リターン期待値（数値）だけでなく、現状課題や目的にフィットする選択肢を選ぶことが重要である。
確率の精度に依存するので使い方には十分注意が必要ですが、
少なくとも、「打ち手や状況をしっかり可視化できる。」
と、いう点はこのツリーのメリットだと思います。
そして、しっかり検証したら最後は自分の意思決定ですね！
あとは、成功に導くべく走り切るしかない。
確率の算出が難しいように感じた。
成功確率を明示するのは非常に難しいと思う。そこにはいろいろな要素が絡み、このツリーに当てはめるにはちょっと勇気がいる。
実際現場で案件が発生した際、受注確率をどうみるかが
難しいと思いました。
継続案件（受注率高い）を優先し、
スポット案件については、確率を分析する必要があると感じました。
期待値によって選択する事は、正しいと思いますが、期待値の算出が難しい。
最後の問題が分かりにくかった。
成功化率の正しい算出さえきっちりできれば優先順位をつけるために活用はできそう。
なんとなく損得勘定していましたが、こういうやりかたがあるとは初めて知りました。勉強になります
期待値の算出をして定量的に選択肢を比較できる手法を得られるのはとてもいい。
加重平均の考え方はしっかり習得して活用出来るようになるととても便利だということが改めて分かった。
発生する確率がどの程度か正確に把握できないため難しい。意思決定者への情報提供レベルの取り組みで頑張りたい。
今まで頭の中の感覚で選択していた意思決定もこの考えを取り入れれば説明がつく。
もっと深く学習してみたい。
選択肢ごとに起こりえる確率の算出が難しく、適切なものが出せない場合にどのように進めるべきか悩む
感覚的に判断していたことを、数値化して判断することだと思うけど、確率は経験値などの感覚に頼ることが大きいのでなんとも難しい。頭の中の整理にはいいかも
確認テストの選択肢に対して、丁寧な解説が必要と感じた。なんとなく正解の状態で終わると、十分な応用力が身につかない。
期待値の設定が難しいと感じた
確率をどう算出すればよいのか、分かりませんでした
合理的･客観的に判断する手段として有用。
数値化を設定するのが難しいが、投資計画など不確実なものであれば社内の割り切りや一般情報で検討ができるかと思う。
どの案件に注力するかを決定する際には有効と考えるが、現実的に使用機会が多いのかどうかは分からない。
リソースの制限がある中で、いくつかの新規プロジェクトから注力案件を選抜するとき。
確率の設定次第で判断は変わると思うので、その部分が肝になる。
期待値と他の要因との論理的合理的な判断が難しいですね。
どの案件に注力するかを考える際や、制度の変更の際の参考になると思った。
選択の意思決定を期待値で評価することがよくわかりました。ただ、期待値算出の前提となる条件の設定が非常に重要だと思いました。
現業務に活かしたい。確率を考えて業務を遂行すれば失敗が減り安定したビジネスができる。
発生確率の正確な見立ての方法についても学べればと思います。
なかなか数値化することは難しく、その根拠もしっかりと書く必要性はあるが、結論を出す上で精査し、出す様に心がけたい。
ターゲットの選択には必要なことだが、その取捨選択が難しい。起こる確率も算出が客観的に出来るかどうかが重要。
難しいです...設問解説も欲しいです。
実践で繰り返し、経験して理解していきます
今後、不確実な選択しのどちらをとるか判断しなくてはならない中、期待値を求めることで自信をもって選択することができるようになると思う
正確な期待値を計算することが現実には最も難しいと感じました。
理論だけだと理解に至らないが実践してみると案外、分かりやすいと感じるかもしれない。
発生確率を予測するのが難しそう。
過去の実例か経験値。それともセンスか？
全て数値化して判断するという面白いツールだと思いました。意思決定にスピードが求められる以上、このような考え方は他者への説得力もあるし、非常に使いやすいと感じました。
意思決定の時があったら使用してみたいです。
将来起こる不確実な出来事を発生確率で表すことで、得られる結果が定まらない状況下での意思決定を行う為のデシジョンツリーが有効に機能するためには、将来起こることの可能性と、期待値をどう見積もるかが大事になる。特任、新規プロジェクトの場合、成功するかしないかの比率をどう計算するかが問題となる。その点を今後学びたい。
ツリーの要素を漏れなくダブりなく設定できるかがポイントだと思った。
感では無く、確率を考えて意思決定する。考えられる選択肢を抜け漏れなく出せるか？起こり得る確率を適切に判断できるかがポイント。
実際の業務において案件の取捨選択は少ないが、想定利益の基づいて取捨選択するためには有用な手法であることを学んだ。
理解するに至らなかった。
改めて学習しつつ他の方法でも学びたい
現状の世界はより不確実性を増しており、選択肢を数値で表し、比較検討しやすくするというのは必須と思われる。
難しい。こういう意思決定のやり方もあるのか。
活用する機会があれば是非活かしていきたい。
野球のピッチャーの対戦成績なら当てはめ易いのかも。ビジネスでは成功確率の背景になる定性要因（案件の規模、性質、メンバー構成や経験値など）が必要になるはず。
デイシジョンツリーの考え方はあまり意識せず、今まで確立的な考えや判断で対応していたのかと思います。 今後は、しっかり考え方を意識して、比較検討したいと思います。
確立を定義するのが難しい。それをどのように決めるかを知りたい。
意思決定プロセスの社内説明で使えそう。ただし、確率は主観になるので説明しずらい。提案という観点では、顧客へ意思決定を可視化させられる一つにできそう。
確率の予想が難しいと思った
このディシジョンツリーの考え方は知りませんでした。
作業は大変だが、これで定量化して示せる手法として活用できると感じた。
回答の解説を明示してほしい。もしかして答えが間違っているのではないかと思っていますので。。
複数案件である程度の成果とその確率が見込めるのであれば、意思決定をより論理的に説明することができる。確率の数値の置き方が難しいケースがありそうだ。
投資が必要な案件では期待値を考えて行動する必要があるが、投資がリスク許容範囲である場合には、それほど期待値は気にしなくても良いと感じた。また、不確実性を適切に予測する能力と経験値が必要だとも感じる。結局は、副業などの初期のスモールビジネスにおいては、初期投資が少なく、先に広がり期待値がプラスになる事業を選択するべきだと再認識できた。
期待値の設定根拠が不明確である。
起こり得る事情を把握することが大切であると思った。
期待値を考えることはプロジェクト等選ぶ点で大切であると感じた
確率を算出する方法を教えてほしい。
そこの確からしさが正確ではないと使用するのが難しい。
大切な意思決定をする際にとても心強い手法だと思いました。
ただし、周りの現状も大切なので、期待値だけに捉われる事なく、あくまで強力な参考手法として捉えておきたい。
期待値を参考にするが、将来のより大きな案件につながるか等、期待値以外の取り巻く環境も考慮した決定が必要になる。
意思決定をする際に役立つ
考え方はわかるが確率や期待値を算出することが難しい
新しいプロジェクトについては成功確率の算出が読みきれないものも多くあり、簡単に作成することはできないと感じた。いかに的確な成功確率を見出せるか、過去のデータを引っ張り出してくる等、それなりに時間を要しそうだ。
発生確率を正確に算出することが一番難しいと思う。ここの精度を上げる方法から学習したほうが良い気がした。
期待値の算出がまだよく呑み込めていない。
考え方の根本は理解しましたが、期待値を求めるための発生確率の設定が非常に難しいと感じます。具体的な手順などがあれば合わせて学習したいと思います。
発生確率が結果に影響するが、発生確率を想定することが実務上では難しい。
販売に対する着地見込みの精度を上げる際に使えそう。
確率の予測が困難かつ状況により変動する可能性が多い。
活用できるシチュエーションは非常に限定的かと思います。
いくつかの仕事の優先順位作るときに参考にしたいが、確率をめることが難しいと思う。
活用できれば便利なモデルだと思うが、確率の計算が難しいと感じた。具体的にどう確立を計算するのかも説明が欲しかった。
確実に期待値まで導き出すことによって間違った選択＝リスク回避ができる。
期待値を出すのが難しそうで、出せても信用などを反映させようとすると難しそう
理屈としては正しいですが、現実的に期待値を算出することができるのでしょうか？
関連する要素が多くて確率は求められないと思います。であれば学ぶ意味も薄れます。
実際に実務で活用できた事例があれば紹介いただきたい。
最終問題はなぜこの解になるのか、理解できない。正解不正解ともに解説表示を希望します
デシジョンツリーは良く使う手法です。留意点にもありましたが、会社の方針や状況によっては必ずしも期待値が一番高いモノを選ぶとは限りませんでした。
普段の意思決定全てに当て込む事は難しいかも知れないが、フレームワークとしては覚えておくと便利。
発生確率などに希望的観測が入るなど、意思決定するに際して、客観的なデータの整理が前提となることに注意していきたい。
一見、クリアに仕分けできそうだが、自分で選択肢ごとの確率と売り上げの概算を出すとなると、いかに難しいことか、と気づかされる。ただ、企画を出して、判断を仰ぐとき、説得力を持たせるには良い手法だと思った。
＊想定すべき選択肢を確立など数値化する事で判断基準がはっきりできる。
分析方法の一つと捉えます
問題が難しかった。
ディシジョンツリーの期待値だけでなく、総合的に判断することに留意すべきだと思った。
成功・失敗確立を具体的に数値化するのは難しいと感じた。
発生確率や期待値は実際には求めにくく、難しそうなツールだと感じた。
前提条件として確率の予測が難しいのではないかと思う。
予測するのは難しいと思った。もっと細かい所まで実践し理解したい。
確立の計算は難しい。
将来自分が付けたい能力に対して、何をやるべきか決定する際に活用することが出来ると思います。
新記事業を複数検討する時は、比較の１つとして使用したい
プレゼンが重なった場合、全てに参加しようと考えがちだが、投下できる人材や時間に制約があり、無理な場合はディシジョンツリーの考え方により検討することも大切だと感じた。
職業柄、この例にあったようにどのプロジェクトに参画するかといった意思決定に役立つと思う。
業務で使うためには、出来事の発生確率を推定するのが難しいと思いました。
そこを理論づけて算出することさえできれば、非常に役に立つ意思決定ツールですね。
確率に関しては一人の意見だけでなく様々な立場の人とすり合わせた方がより良いディシジョンツリーになると感じた。
期待値から算出するのは、人生においてもすごく重要などためになった。ビジネスの場は、政治、環境、社会、技術の変化によって大きく変わるので、最善策を導き出せるかわからない。
成功確率を説得するのが難しそうやな感じた。ただ、迷って立ち止まってしまったときには、デシジョンツリーで整理していくことで、状況が見えやすくなるのは良さそう。
実際の場面で本当に使うのかが少し不明なので、実践的かどうかは怪しいように感じた。また、内容が少し難しくインプットに苦しんだ。
正確な確率を求めるのは難しいが、案件を検討する際の手段の一つとして有効だと思った。
難しい。何回見てもわからない。
期待値は説得力がある。チームで何か決める際にも利用したい。
デシジョンツリーを活用できる業務内容ではないが、キャリアップすることで活用が不可欠になるかもしれないので勉強しておきたい。
確率はすべての例において出せるものなのだろうか
実際の業務で活用できそうな場面を想定できなかった。成功確率の算出法は？
意思決定に使えるとは思うが、実際には選択肢毎の確率や得られるリターンの算出が難しく、精度よく使えるようになるまでには経験も必要であると思った。
正確な期待値を算出することが難しそうであると感じた。
確認テストは読解力問題で難しくはなかったが、現実で考えるとなると、確率を設定することは非常に難しい。
これから先、業務の優先順位をつける機会がたくさんでてくるはずなので、この計算方式や考え方は役に立つとおもう。
確認テストで実際にディシジョンツリーを書いてみることでより理解が深まった。ただ、発生確率やリターンを自分で設定しなければならないことに不安を感じた。これらのことは仕事をしていくうちにわかるものなのだろうか。
ディシジョンツリーは契約を結ぶ企業として複数の企業が選択できる際にどちらの企業を選べばより高い利益を期待できるか判断する際の一つの条件として役立つと考えられる。
どのような製品評価の検査方法を行ったほうが良いか、比較・検討を行うのに有用であると感じた。しかし、実際にディシジョンツリーを用いる場面において、確率を正確に見積もるのは極めて困難であるように感じた。
不確実な要素が多すぎて、意思決定をこれで確実に導き出すのは難しいが可視化して判断材料にはなる。
確認テストが難しく、全ての質問に対して説明が欲しかった。
ディシジョンツリーは再度見直したい。
最終問題、モヤモヤします。
発生確率を元に選択ツールとして利用するのは有効だと分かったが、そもそも発生確率を予測するのが難しいと感じました。
戦略が多い場合の優先度をつける判断基準としてとても良いと思いました。ですが、情報が乏しいと判断が難しいですね。
実際の業務では確率論で考えると私は100％の案件を選ぶ
実際に期待値を測定する練習ができて良かった。会社では将来を予測して決定しなければならない状況があるため、ディシジョンツリーを有効活用して、最高のリターンを獲得できるような選択をしたい。ただし、期待値が低くても、その後に影響する場合もあることを覚えておきたい。
既存の数値等を用いる場面では役立つと思われるが、事業の成功率を求められるのか、求めるための過去のデータ蓄積があるのか等で課題が残ると感じた。
まだまだ理解不足だと思ってます
確実に捉えないと回答出来ませんでした。
とにかく使ってみよう！！！
ディビジョンツリーは期待値を用いて合理的な判断ができる点では有用だと感じる。ただ、発生確率とリターンを正確に予測する必要がありある程度の経験則を持ち合わせていないと、活用は難しいと感じた。日々、これらを予測するための情報収集や簡単なモデルでの予測によって練習しておきたい。
期待値の設定は理解出来るが、先に設定する確率（％）の予測が正確に出来るかが懸念だな。
意思決定する上で大変重要な事だ。そのためにも数値の正確性を上げなければいけない。
考え方を整理するのは大切！
冷静な判断の元に実行へ移していくには、非常に有効なツールであると思いました。自分のかかわる業務へも積極的に適用してみたいと思います。
生きていく中でも使える場面はありそう。確率やリターンをどれだけ正確に出せるかも重要かなと。
設問に選択できるだけの要素が足りないものがあったと感じるのですが
正解のフォローが欲しい
判断するための正確な情報が得られるかが一番の課題。
問題の解説がほしい。確率を計算するのが難しい。
サンプル出荷をして採用になるかならないかを判断するとき
ディシジョンツリーは発生確率に左右されるので、確率の正確さも一つのポイントではないかと感じた。また、今回の点でのポイントに限らず、経時的な視野も備えつつ戦略を練る必要があると感じられた。
確率を的確に計算することは、難しいのではないか。
確率を出すのが難しいという意見が散見されます。例えば、投資先企業の情報を信用会社（帝国データバンク等）から集めて、確率を出すことなどを試みればよいのではないかと考えます。
ディシジョンツリーとは、意思決定者が取り得る選択肢と、起こり得る出来事、発生確率や得られるリターンを樹形状に表した分析ツールである。最も有利な選択肢を明らかにする際に活用したい。
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
不確定な条件をどのように確率化していくかが難しいように感じた。
面白いと感じました。ただ、データの正確性がカギを握るみたいなので、慎重に使っていきたいです。
発生確率をどうやって算出するかの具体例がほしい
確率の予想が難しいと思った。
使い方は設問4で理解できたが、出来事の発生確率の根拠が弱いと瓦解すると感じた。
難しかったが、理解できるまで復習したい
実例を元にクイズを考えると難しかった。
抜け漏れダブリなく！ 重要な項目です。
屋台の例で実際にディシジョンツリーを書きました。デスクトップの前にIPADが有ったので、手書きで書いてみました。考え方のうち、場所代の費用を、どう期待値に参入するかで若干の手直しをしました。でも、今までとはまったく違った判断の仕方でした。これから取り入れていこうと思いました。
過去の事業実績を紐とく必要はあるが、そこも概算で大まかな判断で使うことはできる。
経営戦略的にはもっと数字管理や成功確率のカンが必要か。
起こりうることを棚卸することも重要か。
デシジョンツリーという手法を初めて学びました。期待値を探る手法をもう少し詳しく学んでいきたいと思います。
分類わけ・期待値の活用は中学生の数学知識でも活用できるが、
その成功確率の予測がなぜそういう風に算出されるのか不明なため実活用の想定がかなり漠然としていた。
実用的かというと机上的な話であろうと思われる。
あくまでも確率なので過信しすぎないよう留意する。
期待値の算出の仕方を初めて知って、興味深かった。
実際に使うとなると発生確率を割り出すのが難しい
期待値をもとに意思決定をすることは有用といえるが、成功確率はそこから算出するのが適切か？ほかの動画で補完する内容があることを願う。
実際に成功確率が明確に出しにくいので活用できるのか疑問が残った
内容自体が判断しづらく不確実な物事を判断するにはけっこうしっかりデータを把握する必要がある。
今後の業務では発生確率をを上手く導き出し業務に役立てたいと思います。
出来事の発生確率を正確に定めるのが難しいと感じました。根拠となるデータがある場合は別ですが、それ以外は予想値とならざるを得ない。
冷静に確率を判断するのは難しいので、経験を積むことが大切だと思います
判断した経緯を説明できるのは、よいツールだと思います。
定量的に期待値を算出できる場合の意思決定のフレームワークとして有用と感じた。期待値以外にも考慮すべき要素があるかも知れないことには注意したい。
数値で出すことで成功確率が高い選択ができるとわかった。
確度の高いディシジョンツリーができると非常に有用そうだが、正確な発生確率やリターンを予測するのはとても難易度が高いと思いました。
期待値とリターン結果。理解に苦しむ
確認テスト5問目の開設がほしいです。
ディシジョンツリーの考え方は、取り組むべき仕事の取捨選択において、有効であるものの、恣意的な期待収益、確率ではないかを見極めたうえで、判断する必要があると思いました。
期待値というとドリブンズを思い出すが彼らが言っているのはこういうことだったのね。しかし麻雀の多様な選択肢の分岐と不確実な確率から期待値の最も高い選択肢を瞬時に算出するのはやはり難しいだろう。
政界の時も解説がほしい
発生確率を適切に試算することが難しそう。
確立と利益を鑑みた期待値で比較できるのはとても便利だと思った。
確率が判れば苦労しない…
最終テストが不親切。
実務的にはバイアスがかかるので、使いこなせるかは疑問。
自らの意思決定を体系化することで、常に一定の基準を設けることができる。
確率の設定が難しいと思った。
戦略や方策を決める際に、非常に効率よい方法だと思います。
期待値など想定した数値によって意思決定をしていく手法で自分の重大な決断でも実践できそうだと感じた。
モレのない必要があること、確率やリターン予測が重要であることなど実用に難しい面もかなりありますが、複数人で検討することでビジネスの選択などで役立つこともあるのではないかと思いました。
判断をするときにはディシジョンツリーをひとつの裏付けとして持っていると、
自身にも他社にも説得力があると学んだ
理屈は理解できるが、そもそもの確率を出すのが困難だと思う。
身近なものを当てはめて検証する癖をつける
リターン・確率をどこまで精度のある算出ができるかが重要だと感じました。この部分の算出は手間がかかる場合が多かったり完全に欲しい状態でそろわなかったりするイメージがあります。
実務においては、発生確率を見積もることが難しく、主観や担当の思いで変わってしまいそうな気がする。『その発生確率の根拠は？』と問われた際に詰まりそう。ただ、ディシジョンツリーの考え方自体はわかりやすく、納得性がある。
選択肢ごとの確率をある程度の精度で算出するのが難しいと思うが、いい方法はなかろうか。
期待値を感に頼っていることが多かったように思います。
各確率の整合性で選択が変わるので微妙なデータ分析の際は判断が難しい。
ML手法としては知見は一応あったが、詳細については初めて知った。業務で使えたら意思決定が捗りそう。
理解度確認テストの最終問題は、問題文の期待値の算出にどこまでの情報が盛り込まれているのかがわからなかった。選択肢に出てくる要素(Z社はハイリスクだとか)は、期待値を算出する際にすでに反映されていそうなファクターであるように見える。
しいて言えば、出題の順番からすると、期待値にとらわれすぎず総合的に判断するようにという意図の問題だったと推察できるが…。
受注確率を何で計るかがポイントになる。
営業するにあたって、どの顧客に訪問回数・時間と経費をかけるかを判断するのに役立つツリーだと思いました。
出来事の順序やリターンは比較的算出しやすいとして確率や取引背景や将来性を鑑みて考慮する際、選択肢が多くなると判断に迷うケースがある。
ディシジョンツリーを図式化して使う
現在、当初予定していた研修をどういう形で実施するのが最善かを検討して提案する必要があるのですが、場合分けの考え方について、応用したいと思います。
数字で出すのは難しいですが...
期待値の算出方法をもっと詳しく公式などで説明してほしい。数値に弱い人にとって大変難易度の高い問題となり、理解することに大変時間がかかってしまった。
確率を出すのが中々難しいと思った。
宝くじを買うのがいいのか、投資をするのがいいのか、貯金をするのか、身近なもので発生率やリターンがわかっているもので計算したら面白いかもしれない。
ディシジョンツリーの考え方で今回の事例のように成功確率が分かっていれば期待値が出しやすいが、実際の仕事で成功確率が明確になっているケースは少ないのではないかと思いました。
外商係員なら顧客宅への訪問販売の際に、商品価格と売れる確率の他に
移動時間や在宅の確立やその日の天候も勘案しなければならないようですね。
ディシジョンツリーは言うは易しで、実際のビジネスで活かせたためしがありません。
確率で結果が大きく変わるので、
この算出方法の妥当性に悩むことになりそうな気がします。
少しわかり難かったです。
仕事の優先順位を考えるときにこのディシジョンツリーが役に立つと考えます。自分のリソースををどこに費やすのか、どれくらいの期待値なのかを考えて取り組むことでより効率的な働き方につながるように思いました
発生確率はどのように算出すれば良いのか。初めてのプロジェクトにたして発生確率はどのように考えれば良いのだろう。
意思決定のツールとして活用したいと思います。
当社もとりいれたいですな
各種の判断の際には有効な手法だと思います。
ただし、確率の算出精度が難しい。
普段使わないので、理解に苦労している。
まだ具体的な活用シーンは思いつかない。
最終問題の解説がほしい
期待値の算出により、条件の良い選択肢にたどり着ける事がわかった。
実際は顧客との関係や外部環境なども考えて意思決定をしていきたい。
受注する条件、色んなパターンがあるので実際の条書いてみて確率や得る利益が分かるようになる。
的確な確率をセットする事が重要なのは同意するが、精緻な確率をどのように求めれば良いのか？その方法論を知りたい。
複数選択肢がある中で期待値を求めて考えるという思考法は知らなかった。状況によって柔軟な判断が必要とはいえ今後の判断指標として参考にしたいと思う。
STPを選定する上で、ビジネスソースをどこに配分するかを決めるために活用
市場の大きさ、そこにリソースをかけることでどのくらいの売り上げが期待できるかを決定する
競合会社との案件に対して引合の受注確率や経費など営業投資の判断材料として活かせる。（引合に対し費用をかけた場合の見返り利益がどれだけ得られるか）
コレといった事象の定量化、確率を出すのが難しいと思える。
判断する「一つの」参考ツールという位置づけで使いたい。
確率を正確に予想するのは難しい。
「明らかにこの選択肢はないだろう」という決定のツールとしては役立ちそう。
一見難しそうに見えたが、コツをつかんで計算すれば答えが出てモチベーションが上がった。会社の投資判断がこれを基礎とした仕組みでなされていることがわかり勉強になった。
受注確率は慎重に出さなければ、間違った判断に成り得る為
常日頃より 自社と顧客との関係性、ポジション把握が重要
非常に難しい内容なので、もう一度確認します
確認テストで間違えた箇所の理由が知りたい。
ディシジョンツリーを使って案件を比較する事は◯×の星取表を作成するよりも説得力がありそうです。 ただし発生確率とその効果額を正しく算出する方法の確からしさにも注意を払わないとミスリードしそうですね。
仕事をしていると選択に迫られる時が必ずやってくる、その際に自分なりに確立を算出してみて、このディシジョンツリーを用い、検討を実施してみたい。
営業には役立つと思う。
セミナー開催判断の指標として、かなり有効だと感じた。
これ，リスクプレミアムという観点からはどのように評価するのでしょう？
①勝てば大儲け負ければ大損の事業
②勝っても少しの儲け，負けたら少しの損の事業
①と②が同じ期待値になったら②を選べばよいですが，少し①の方が期待値が大きい場合などどのように判断することが多いんでしょうか．
いくつかのパターンのある広告費で得られる効果について考えられそうだと思いました。
実務で試してみたい。
設問の計算根拠が理解できなかったため、回答を記載して欲しいです。
ディシジョンツリーを活用することは、様々な問題点を洗い出し
選択肢を絞っているので
効率的で成功に導くカギを握っている。
期待値の計算は、勘や経験に頼りすぎることを防ぐことが出来る
数字を用いて意思決定をする場合に使えそうなので、営業の人とかが当てはまるかなと感じた
学んだこと
もれなくダブりなく選択肢と期待値を書き出して、意思決定を行うことはより合理的な判断につながる
不確実な状況で複数の選択肢から選ぶときに使いたいと思います
少し難しい内容でしたが、勉強になりました。実務で使えるかは未知数ですが、機会があればチャレンジしてみます。
改めて、理解を深めることが出来ました。
解説がないと微妙な選択肢のなか、学習の参考とならないのではないかと思う。
実際に使うケースを想定すると、不確実な発生確率をどう設定するかが悩みます。
ツリーの各確率の算出方法等の解説が無かったので、詳しい説明が見たいです。
実際の現場では受注確率は出しにくく、机上の空論で終わるケースが多いような気がした。
問５がよくわからなかった。
投資などの際に活用してみたい
もう一度確率について勉強し直そうと思った。
ディシジョンツリーのロジックは勉強してわかったようであったが、設問の内容の書き方が、非常に理解しにくくて何回か復習しないと、難しい問いであった。
実務上、発生確率の設定が難しいと思います。
業務の中で確実と言えるものが見つかれば、活用できると思います。
設問を間違えた。理解が足りていないのだと思う。
おそらく現実の事象では成功確率・失敗確率を事前に見極めるのが困難であり、机上の空論にならない為の方策を知りたいです。
得られる利得と成功確率とを掛け合わせて比較する手法は両者の見積もりが慣用だと思いました。そのやり方についても考えてみることで活用の道が見えるはずです
意思決定においては、変数がかなりたくさんあると思うので、あくまでも参考程度ですね。
あと、発生確率ってどうやって求めるんですかね。
ここが一番難しい気がする。
確率設定ミスると期待値が大幅にぶれて適切な意思決定ができなさそうなイメージしかないなぁ。。。
確率でわかりやすい
複数の企画からどれを選ぶべきか考える際に使ってみたい。
期待値を算出する為の成功確率を得るのに、時間がかかりそう。
日々なんとなく発注している商品…。ツリーで分析すれば、取捨選択の目安になるかも…。
シンプルな概念ではあるが、現実的にはさらに多くのファクター(世界情勢、個人の能力など)があるので実際に使えるかは分からない。しかし、案件を客観的に考えるうえでは有効だと思う。
比較でなく全部やれという無理をとおしてくる
また比較する場合でも誰の持込案件か 誰が好きそうな案件かという要素が高い場合が非常に多い
考え方は理解できた。
実際の業務では、利益などの数字を使って判断するのはなかなか難しいと思う。
プロジェクト進捗の優先順位を考える際の判断材料のひとつになりそう。
発生確率の根拠を示すのが難しそうな印象はあるが、数値で見える化できるのは良い。
ためになりました。業務に役立てます。
期待値を出しながらツリーにして判断を行うと合理的な判断につながることを実感できた。
一方で発生確率などを正確に算出するのは難しいとかんじた
期待値を求めるための発生確率が重要と感じる。ここを誤ると最終の意思決定も間違いかねない。
【期待値】算出にて、複数選択肢からロジカルに意思決定手法を学べた。
投資案件について、期待値と回収期間ベースで考える方法ではなく、エクイティスプレッドやROIC-WACCスプレッドで考慮しなければだめだろう。そのため、確認問題の最後の問についてはちょっと腑に落ちない。
もちろん、基礎の基礎として、期待値の考え方は重要であることは間違いない。
難しいので、理解するのに時間がかかった。
期待値が大きくなるほど確率を求める段階で関係者たちと集まり、納得できる確率値を算出していくことが必要だと感じた。
定量的に効果が試算できる場合に使える思考法です。
決断をするときに、”見える化”をして、メンバーで協議決定するときに使用したい。
確率を予測する技術も身に着けて仕事に活かしていきたい
成功確率を正確に導き出すことは非常に困難だと思うが、定量面、定性面においての意思確定のための方法としては有効。
リターンや発生確率が自身の業界では推定しづらいので応用は難しいと感じた。
仕事を選択するときに、期待値を考えていきたい。
確率で全て左右される感じなので、確率を決めるのは難しいと思った。
投資案件分析で使えそうな考え方だと思います。
確率と結果の予想が正しくできるかどうか不安が残るが、上司から常々求められている（しかし、提供できていなかった）ビジネス上の”判断材料”はこういったものであったと考えられ、自分の業務遂行上で取り得る選択肢が増えた事が実感できた。
発生確率の設定は不確実なところがあるが、数値比較することで選択した理由を明確に説明できるところがよいと感じた。
発生確率とリターンの予測が重要と感じました。
確認テストの最後の問題なんかおかしいな。。
有用性は高いと思いますが、使いこなすのがたいへんそうなツールですね。
プロジェクトを進める上で手法の選択に役立ちそうです。
ディシディアツリーを業務で活かしていきたいです。
「確率」の設定に十分な検討が必要である。
一回では理解出来なかった。
確率、売上の予測が適切に出来るかどうかがこのツリーの肝となる。そこが実践においては一番難易度が高いと思った。
結果想定をどのようにたてるかがポイントかと思うが、難題であるように感じられた。
限られたリソースの中で、どの案件やプロジェクトに注力すべきかの判断だが、予測確立をどう見立てるかが非常に難しいと思う
確率や、見込みの収入が、測りにくいものが多く、使う人によって、結果も異なり、選択の評価指標として使用できる場面が限られる気がします。
日常の業務で期待値を算出するのは難しい。
実務では、発生確率の見極めが非常に難しいのではないかと感じました。
確率を設定するのが実務では難しい
今後の業務に十分生かしていきたい。
「不確実な出来事を」という点から、全てが想像であり、人によって変わってくる。時間に余裕があれば考えてみると面白いと思った。
実務で活かすには、しっかり情報収集を行わないといけないと感じた。
ディシジョンツリーはあまり業務では利用していないが、今回の講義を受けて使ってみようと感じた。
期待値は発生確率×結果の総和であることを学べました。
期待値の考え方はなかったので参考になった。
発生確率の出し方がわからなかった。
確認テストにおいて、正解理由と不正解理由が知りたい。
ＯＫＯＫＯＫＯＫＯＫ
確率を算出するのが少し難しいと感じました。
期待値で優先順位を付けるという考え方は納得するものがあるが、実際のビジネスの現場（少なくとも自分の職業）では、成功確率やリターンを数字で表現することは中々に難しいように感じ、いかに活用すべきかをもっと学びたいと思った。
確率の計算を正確に行うことが難しい、もっと解説が欲しい
つい発生確率の高いものを優先する傾向は、総合的には良くないとは思っているが、なかなか。また発生確率設定が難しい。
解説があるとより理解を深められる。
一言で難しかったため、じっくり理解して活用していきたい。
普段、営業職種ではないのですが、物事の選択を迫られる際に活用してみたいと思います。
日常生活の方で、投資の事などに使ってみようかと思う
不確実な案件に対して、確率や期待値を用いて数値化することで自分は何に注力すべきか？が分かる、というディシジョンツリーは新たな発見だった。
また、ロジックツリーもそうだが、目の前の課題を可視化、細分化することで状況を整理しやすくなることが分かり、今後の活動に生かしたいと思う。
数値に表すことが難しいた面実際の業務で活用はイメージできませんがツリーにすることで内容が整理でき役立てそうです。
確率や期待値などを確実に学ぶならもう少し例を増やした方がよいとおもう。
意思決定プロセスの一つの方法として理解できた。
具体的なツリーなので、通常業務にも活用できる。
発生確率、リスク割合を如何に設定するか、データがあれば良いが、無いか少ない場合の方法はありますか？
新製品開発や新事業の選択の際に意思決定のプロセスとして取り入れたい
例えば会議日程の決定に際しても、X日、Y日の決定において、X日が20
（理想的数値と比較しての程度を示す）、Y日が22
と見積もるならば、総じて理想とする日（100）に比べれば、
どんぐりの背競べであること、
しかし、理想からかけ離れた場合であっても、
若干数値の高いY日にするような物の考え方を学んだような気がする。
数値化して客観的に考える方法で参考に出来ると思いました
意思決定の際に数値化できるものであればディシジョンツリーを活用してよりベターな決定を行っていきたい。
確認テストは選択肢ごとのなぜだめかの解説がほしい。それが答え合わせだと思うのだが
発生確率の設定が非常に難しいと感じた。
現実世界での営業案件では発生確率の設定をどうとらえればいいか。一定の基準を作ってやらない限り難しい。
優先順位を決める際に利用できると思いました。
意思決定を実施するうえでは重要な分析と思うため活用したい。
ツリーで分解し確率で決めていくことでよりよい選択ができるが、確率の精度ある算出が難しい案件の場合は悩ましい。
設問が難しかった。こんなに回答率が悪かったのは初。
ディシジョンツリーは実際に書いてみることは少ないが、頭の中ではいつもやっていると思っていたが、いつも誤っていたのか、、と憤りおよび悲しみを感じる。だからだめなのかな
実際に使う機会がありますんが、使う時が来たら有効的に使います。
業務上でどのような活用をしたいか考えてみる
リスクとリターンが発生する際に、最終意思決定をする際に、必要になると思います。
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。
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。