最終問題は回答に足りる条件が不足しているのでは？
そもそも確率の予測が難しいのではないかと思います。
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。
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。
確率の計算を正確に行うことが難しい
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。
確認テストにおいて、正解理由と不正解理由が知りたい。
何故Aの期待値が22万円になるのか？
まだ理解できていない。
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
○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。
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。
正確に成功確率を予想することの方が難しい。
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。
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。
このツールだけで判断はできないけど、
このように見える形にしておくのが重要だと思いました。
国語力がないのか問題の正解を見出すのに苦労した。
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。
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。。。
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。
確認テストの解説をお願いします
期待値をどう判断するかは難しい
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。
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。
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。
なんとなくで選択するのではなく、また全てを実施できない場合の選択肢の絞り方の方法として活用したい
クイズ設問5が難問でした。期待値を出すためのツールだが、それはあくまで参考情報だという意識を忘れてはいけない。
動画の佐藤さんは取引額が高い優秀なプレーヤー。
そのため本当は全部勝てる案件であるが、負ける可能性がある「０」のところは談合しわざと負け、賄賂をもらって着服している恐れがある。
商売には負けているが手元には50億入ってくる為、佐藤さんの勝ち。
成功確率について数値化できることは限定的だと思いますが、、、
抜けもれなく選択肢を用意することと、正確な期待値を算出することができないため、誤った選択をしてしまうのだと思う。別講義で良いので、それが起こらないようにもう一歩踏み込んだ内容を解説してほしい。
また、確認テストで「内定者が就職先を選ぶのにデシジョンツリーが適していない」解説がほしい。もし、会社選びに給料に重きをおいていて平均給与や昇給率が出せるのであればデシジョンツリーは活用できる気もするのだが…
これまでの業務でディシジョンツリーを作成したことがなく、意思決定の際には正確なアウトプットイメージを持てていなかったことがわかった。
機会事象ノードでの事象が起こる確率やリターンの大きさを正確に、とのことだったが、これを立てるのが難しく、ディシジョンツリー作成の肝になりそう。。
もう少し解説が必要です。
うーん🧐難しいけど納得。
デシジョンツリーに大切な成功率を精度高く設定できないので、弊社では使用しない分析手法かもしれません。
発生確率を出すのが難しい。
最終問題がどうなのか？と思います。
最終問題の答えは、あまり納得ができなかった。
わかりにくいですね
この動画。
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
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。
意思決定にはもっと複雑な要因が多い
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
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？
確認テストも難しい。
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？
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。
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。
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
I use it!
I have to narrow down some projects because I have many ones.
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。
期待値の算出には精緻が求められますね。
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。
確率をどう算出すればよいのか、分かりませんでした
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。。
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。
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。
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
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。
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。
・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。
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。
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
最後の設問はちょっと不思議な感じがする
確立が正確に出せたら・・苦労しませんよね。
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。
費用対効果のバランスが数値的に可視化されそう。数値目標が試算できない状況でも工夫次第では活用可能かも知れない
是非使ってみたいが、自部署の方向性を決めるような重要な仕事の規模と確率を算出することができておらず、活用が困難だと感じている。
限られた資金での投資判断の際に参考になる手法と認識しました。
確率をいかに正確に予測するかが判断の分かれ目になりそうだと感じた。
確率予測の立て方も合わせて学んでいきたい。
選択・判断が必要な際、全体のリスクを表現するのによい手法だと思った。
ここまで明確な期待値が計算できるデシジョンツリーが実際に描けるのか疑問が残った。
まだ、情報処理試験にでてくる試験問題の一つに過ぎないと考えている。
これも直感で理解していた。
ブランチの設定が細かくなり過ぎるのでは？と懸念が湧いてくる
確率やリターンを正確に考え選択する
確立の計算方法について詳細な内容がしりたいです。
ここまで将来予測できる事例は少ない
事業のビジネスプランを考えるうえで、どういうステップで進めるべきかを検討する際に有効
全問題の解説を載せてはしかった。
営業
考え方としてはわかった。ただ、実際には可能性の高低のみわかるくらいでは？結局総合的な判断ですよね。
確率と期待値で最適選択する
理解しました
タスクが立て込んだときに、優先順位を決めるときに活用したい。一部をみて決めるのではなく、全体をみて何をすることが大きな利益になるのか考えるようにする。
確認テストは解説がほしい。
発生確率を間違うと期待値も変わってくるので
発生確率の精度が大切だと感じた
直近で催事スペースの空きが発生した時に、準備期間や売上などを考えて複数の催事から一番効率的な催事を選ぶときなどに使える。
ディシジョンツリーの考え方が理解できた。
選択肢の抜け漏れやリターン、確率の的確さを設定するのが難しいが、複数の選択肢がある場合は、整理する過程で有効に活用できそう。
確率を出すことが難しいと思いました。
確認テスト難しかったです。特に設問5。復習いたします。
いろんな仕事があってどれからやるべきかわからなくなる時にディシジョンツリーが有効である。
設問はもう少し丁寧にして欲しい。
【もし】掘り当てれば儲かる温泉→決定木
掘り当てれば儲かる温泉→掘る一択
解説は正解不正解に関わらずに、いつでもどこからでも確認出来るようにして欲しい。
教育の場面で活かせる
少し分かりにくかった。
決断を行う場面で雰囲気では無く、リターンと確率を考える事と長期的な視点も加味して判断する事を理解した。
得られる期待値だけでは判断出来ないが、選択肢を絞り込む考え方として活用出来ると思う。
最後の問題は解説付きだとより理解が深まる。
結局、発生確率を正確に見積もるのが一番難しいんじゃないかと思う。ディシジョンツリーはあまり実用性がないように思える
最後の設問はあの情報が少なさで、正解は正直どれでもいいと思う。
通常使う手法ですが、改めて名前を知りました。
考え方としては理解できる。但し、確率の精緻化は難しいのでは。恣意的に幾らでも変えることができるので。
業務の内容上、活用場面が少なそうですが勉強にはなりました
最後の問題がわからなかった
プロジェクトに取組む際の優先順位付け
発生確率は通常、どのように算出するのでしょうか。
そもそも現実社会で確率をどう予測するか、別のコースがあるかに期待。
結論としては最後にあった通り、あくまで判断する上での一手段でしかなく、その他要因を考え総合判断で決める必要がある。
考え方としては、普段意識せずにやっていることだが、改めて大切であることがわかった。
ディシジョンツリーの発生確率を算出することが一番難しいのではないでしょうか？明日の降水確率なら天気予報を参考にすれば良いですが、そのように確率が分かるものばかりではないと思うのですが。そこがよく理解できません。
期待値算出をするときは確証バイアスに陥らないようにしなければならない
・ディシジョンツリーそのものは、意思決定に必要となるパラメータの選び方と、その値の置き方が全てであると考えられる。
・今回のようなサンプルのようなシンプルなツリーは実務ではあまり遭遇した経験はない。
・とはいえ、意思決定するためには可能な限りシンプルなモデルを構築する努力が必要。（パラメータやデータを集めることが目的では本末転倒）
・加えて、意思決定可能な範囲とモデルのPDCAは忘れないようにしたい。
PJの優先順位を絞るのに適切であると思った。
実践しないと理解が難しいと思う
確率の算出が難しそうだが、期待値の算出という考え方はとても参考になった。
お客様への提案時にどの様な提案が受け入れられて、売り上げに貢献できるか？という所で使えそうなフレームワークと考えるが、「期待値」の設定の仕方をどのように設定すべきかはよーく考えるべきと思う。（ここを見誤ると全てが狂う）
期待値との関係が正確につかめれば様々な活用ができ、意思決定の強力な助けになると思いました。
現実的には、リターンはある程度見積もれると思うが、確率を正確に見積もることは難しいので、考え方としては有用だが、あまり実用的ではないと感じた。
いくつかの改善案が浮かんだ場合にかかる費用と得られるメリット・想定されるリスクを考慮してどれを選択すればよいか考える際に活用したい
営業のターゲッティング
客観的な視点を持つために数値化して比較する事ができると思いました。収益の見込みと確率の精度が悪いと難しいです
複数候補から選択を絞るケース
期待値の考え方は参考になりました。発生確率をどのように出すかで結果も変わるので何回かトライしてみます。
期待値を求めて総合的に意思決定する流れを理解でき、参考になりました。
多数の業務を進行しなくてはいけない場合に使ってみたい
ディシジョンツリー、学んでみたが活用できるかどうかは、前提条件やMECEかどうか、確率の設定などに非常に左右され、難しいと感じた。
- 選択肢を書き出す
- 選択肢の発生確率を出す
それぞれ難しい。これができるということは、それなりにわかっている案件。
また、評価できる軸が一つかつ定量的である必要がある。
以上から、ある程度見通しがたっている案件について、ある一尺度に焦点を当てて整理したり、他人に説明したりする時には使える技術だろう。
物事を決めるにあたって、頭の中で行なっている選択のプロセスを可視化することは大切だと感じた
役に立つ
確率の設定方法が難しいと思いました。また、人数が必要か、投資が必要かなども期待値に関わってくるため、だいぶ複雑で活用するのにハードルを感じました。
期待値という考え方を入れると、ある程度客観的に判断できる。
ただし、パラメータの設定は難しいことを頭に入れて行う必要がある。
活用できると思います
意思決定する際には、ディシジョンツリーが有効なツールだと思った。それと同時に、周辺の状況等も加味する必要があるということには、気をつけたいと思った。
期待値が高くても発生確率が限りなく低い場合、企業としてその選択肢を選ぶのは難しいと思った（例えば成功確率1%、リターン１兆円の案件を一年かけて取り組むかといった問題）。
とはいえ、なぜその意思決定をしたのか、説明するには非常に良いツールだと思った。
問に対して、実際にディシジョンツリーを書くと理解しやすいと学びました。
年に何度が遭遇し、活用できる学びだと思いました。
ディシジョンツリーを利用することは選択肢を選択するときに参考にはなるが、実際の現場ではどのプロジェクトの受注率・失注率が何％かとか並行してプロジェクトを行えるか等の判断が明確に出来るわけではないので、期待値を算出して比較するのはなかなか難しいと思いました。
意思決定のための確率や期待値を設定する難しさは感じるものの、ロジカルシンキングを常に意識する上では有用なツールであると感じた。
考え方の一つとして使うことはできると思うが、あまり実用的でないように感じる。
意識して使うことが重要と感じた
ディシジョンツリー
・発生確率
・期待値
・選択肢の比較・検討がしやすい
① 選択肢を書き出す
② 発生する可能性のある出来事を選択仕事に書き出す
③ 発生確率と結果（リターン）を予測する
④ 選択仕事の期待値を算出する
ディシジョンツリーは、意思決定者がとりえる選択肢と、起こりえる出来事の確立を得られる。
期待値の考え方を初めて知り、大きな学びとなりました。
意思決定の上で面白い思考法だったが、発生確率は算出が難しいとおもう
感覚で判断せずに確立を割り出したのち、相対的に何が最適なのか判断する事は最良の結果に繋がると理解しました。
各問題に対する解説をしてほしい。
確率を出すための情報が纏まっていれば良いが、現状なかなか難しいと思った。
日常生活の中でも迷った際に、合理的な選択をする際に活用できますね。
しっかり理解しました
選択肢を期待値という数値で比較できるのは魅力的。
でも、受注失注のパーセンテージを正確に定義するのが難しいと思う。
最後の問題がよくわからない。解説もよくわからないのですが。
発生確率や結果をここまでシンプルに算出することは、現実的には難しいので、なかなか信頼できる期待値を得られるのは厳しいと感じます。しかし、意思決定に悩んだ際には、こういった手法で考えてみるという引き出しとして記憶しておきたいと思います。
受注確率を社内の誰が認めてくれるのか。。
理論的に成功率を算出
それでも失敗するときもある
社長の好みより利益最優先
いろんな選択肢があるからオモシロイ
実際の業務で発生確率を算出するのはなかなか難しく、そこが肝となると感じました。
コツ・留意点「確率とリターンが的確であること」
できるわけない！
理解度テストに進めるほど理解が進まなかったように思える。デシジョンツリーは復習します。
発生確率は単純に計算できない。
これからプレゼン資料を作るときしっかりとした期待値を説明するのに使える。
ロジックツリーと似ていると感じた
内定先を選ぶ際はディシジョンツリーは使えるのではないかと思いましたが…温泉掘り当てる件よりは余程現実的ですし…。
期待値の求め方、その正しさ、リターン額の精度、等、実際の利用では不確定要素が多く、利用は悩ましい判断となる。結局、直感や経験での総合的判断となるが、意思決定の支えにはなると思う。
不確実な選択肢があると意思決定者にどう提案するか表現に苦労していた。今後活用し意思決定者に提案していきたい。
案件の優先度の精査
論理的な経営向け説明
期待値を求めるにあたり、必要とされる確率はとても重要なため、確率計算が大きなポイントとなる。
また、単に期待値だけを判断基準とせず、ディシジョンツリーに盛り込まれていない、長期的な視点や会社の強みや市場情報などの環境的要因も含めて、最終的な判断が必要となる。
総合的な環境を含め意志決定が必要ということは、単に確率や見込み利益からの判断では決定手段としては事足りないということか。あくまで判断材料のひとつ。ただ主観的な判断よりは良い。
そもそも確率を正確に割り出すのが困難。設問テストも解説がいまひとつに感じた。
可能性を割り出す数字の制度を上げるための方法が知りたい。
期待値のみでは判断するのは難しいが、重要な参考情報のひとつになる。というスタンスで活用する
これを使って判断する場面にはなかなかあたらないかと思います。
意思決定の助けとなる考え方だが、実際に活用するには、ハードルが高いと感じた。取りうる選択肢を抜け漏れダブりなく列挙すること、各選択肢が導く結果の確率をできるだけ正確に見積もることの2点をクリアするには、案件に対する深い理解が必要。
あまり実務で直面していない考え方。確率が実務では分かりにくい。
大変、勉強になりました。
復習していく
期待値を計算しその数字で比較できることは、判断材料として面白い内容でした。
発生確率を正確に予測することは結構難しいのではないか、と感じました。
確率の算出の正確さが難しいと感じた。
期待値の設定が本手法の一番の肝となる。可能であればそこに関する事例をどこかで学びたい。
勉強になりました
直感だけに頼らず、今回学んだことも選択するうえでのツールとして活用していきたいと思います。
どの案件を優先させるかを決定する際に活用してみる。
解説が必要だと思います。実用化が困難。
期待値を算出するための百分率の設定が難しい。
どのような情報を集め、どのように判断するかで結果ががらっと変わるかと。
行うは難し
体系的に学習できて参考になりました。
発生確率を高い精度で想定するのが難しいと感じる。
ディシジョンツリーの基礎について、学びました。意思決定の場で役立てるようにしたいと思います。条件を加味して、ある程度の想定が必要になると思う。
判断に困る場面に有効だと感じた。確率の根拠が難しいと感じた。
期待値を算出するための、発生確率をどのようにバイアスを入れず、フラットに的確な数値を算出できるかが、肝になるのではないかと感じた。
実際に投資をするときには、期待値が大きい選択肢が、必ずしも最善の選択になっているわけではないということを常に意識しておくことが重要であることもわかりました。
発生確率とリターンを適切に算出できる方法を学びたい。
ディシジョンツリーを使用して失敗した場合に、失敗原因は発生確率とリターンの設定が誤ってたからだと元も子もない。
また、他の方が書かれてるように確認問題の５問目が意味不明。ディシジョンツリーの使用方法に不安が残る。
ディシジョンツリーは、何らかの決定の際には使用していたが、体系だって
学んだの初めてである。
数値では必ずしも判断できない点を、数値的にどう読むか、ということが
重要な気がした。
考えるよりデータを作れる方がすごいと思った
数値かできない選択肢には応用が難しい。
確率、利益の予想が一番難しいので、この方法で説明されても即決できない。
発生確率を算出する決定するために作成するツリーの方が、はるかに多そう。多くのユーザーも書かれていますが、確認テストには解説が必要かと思います。
確率を導きだすことが一番難しいと思えた。しかし、それらを精査していくことも大事な事であると認識出来た
施策についてのメリット・デメリットというだけでなく、そこに重みが加わって定量的に判断できるのはいいとは思うが、確率のとりかたによって期待値が大きく変わってしまうため、それはそれで難しいと感じた。
ディシジョンツリー面白い！皆こうやって数値でリスク回避してたんだと思うとワクワクしますね。あとこんな所でMECEに再会すると思いませんでした。学んだ事が繋がっていて素敵。
佐藤さんの事例(後半)の場合、プロジェクトの受注確率に加えてプロジェクト自体の成功確率も考慮が必要では？
業務を遂行するにあたり、優先順位の位置づけなど合理的な意思決定に活かせると感じた。
営業業務ではないのでディシジョンツリーを使用することはあまりないかもしれないが、近い考え方として部品を選定するのに似たような考え方で選定している。例えば、性能、価格、納期、代替品の有無などをツリー上にして性能や価格だけでなく他の情報も考えて最善と思われるメーカの部品を選定している。
業務での活用は、投資を行う際の選択で使用できそう。
ただしこれだけでは複雑な状況においては判断時に情報が不足するので、
他のツールとの組み合わせも必要と感じた。
業務への応用で確立が明確に出ている場合は少ないが考え方としては上司への意思決定を促す場合に使えそう。
発生確率の確からしさをどう判断するのかが難しい。また取り巻く状況により最終判断は異なるので、ディシジョンツリーで出た答えはあくまで参考値と捉えるように注意が必要だと感じた。
期待値の算出までが難しいと感じたが、活用すれば正しい意思決定に非常に役立つと思った。
実際の業務場面では発生確率を相応に設定することが難しいケースがあると感じた。
出来事の順序や発生確率、リターンの正確性が求められる為、分析に労力がかかるが、リターンが大きな複数案件を比較する場合や選択を誤ると大きな損害が発生する場合に活用できる。
確率を予測するのは難しい。結局、経験などに依存することになるのか？
全てのケースを網羅する事、確率の出し方が難しいと思いました。
でも、優先順位や選択の際の考え方の参考にしたいです。
ある事業をやるべきか、止めるべきか判断が必要になる機会は結構あり、その決定理由を論理的に数量的に、上層部に説明するさいの説得のツールとして利用できると思った。ただし、成功確率については他の人も指摘しているように必ずしも正確ではないので、信頼性はどれだけ正確な情報を持っているかによる。
とはいえ、何も説得材料をもっていないで、印象だけで進めるよりは、他の人の納得感が違うと思うので、判断がむつかしい何かを決定する際に活用できると思った。
意思決定に場面で用いることができる。
思いつきの選択ではなく、明確な数値での評価ができることが説得力のある選択ができると感じた。
今後の投資案件にTryする際、判断材料とする。
最後の問題が回答しずらいです。問題を変えてもらいたいです。もしくは正解の解説を詳細にしてもらうか、適切なものを選択するようにしたらどうか。
考え方はわかりやすいが確立を見込むのが難しいと感じる。確率の見込み方をどうするかが重要にも思えた
期待値を算出するためのデータが乏しいときとさまざまな条件が複雑に絡んだ場合はディシジョンツリーの作成及び活用は難しい。しかし、意思決定する際に感覚だけではなく、ロジカルに決定するためのベースの考え方としては極めて有用であると感じた。
過去の結果や傾向をツリーで見て未来を分析する想像力を上げる内容だと認識しました。わからないことも必ずある。それが商売の醍醐味と言いきれれば潔く面白い。一方で、未確定の数字の信憑性も分析しておくべき。
また、設問5の解説でもっとわかりやすく言えば2番目の文章には「案件Zを否定する言葉が含まれていないので、長期的や直近投資に関係なく案件Zを選ぶべきだから。」で良い気がします。
得られるリターンと確率を設定するのが難しい。根拠が必要となるが、仮定で設定せざるを得ない場合はそもそもこのディシジョンツリーで判断することが適当か疑問が残ります。
正確な発生確率を見極めるためには、データ等を積み上げたエビデンスが必要。それを元に、発生確率を導かなければ、絵に描いた餅になりかねないと感じた。一見もっともらしい分析だが、疑問を感じた。設問5は、解説を読んでも理解できない。
技術開発を主業務としている人は、どういった形でこのディシジョンツリーを使えるのか、まだイメージが湧いてこないので、もう少し自分で調べてみます。
少し難しかったけれども、意思決定の際に使えそうな気がした。理解度確認の解説が一個ずつの問題のそれぞれの選択肢にあるとどうして間違えたかわかって良いと思う
手段内容の優先順位をつける際に使用する。
ケーススタデイを整理して体型的に行うとこういった手法になるということですね。樹形図がごちゃごちゃして手間なので、可能性が低い選択肢は事前に排除してしまうというのは正しい結果にたどり着かなくなるリスクあるのでしょうか？
感覚だけでなく、確率を検証することで、より正確な意思決定ができると感じた
期待値を算出するという合理的な手法を用いずに、売上高や利益からのみで着手するプロジェクトの決定をすることが多い。またこの手法を使ったとしても、仮定する成否の確率も、営業等が担当者が意図的に設定することが多く結果がねじ曲げられることがある。
頭の整理のためには良いし、考え方も分かる。しかし、成功確率の根拠は、勘であることが多く、ディシジョンツリーを使っても、その成功確率を決める勘が一番結果を左右する。成功確率についても、場合分けが必要というところでしょうか。
十分理解できたかわかりませんが、様々なケースで期待値を算出して比較する必要があることがわかりました。
リターンおよび確率が正確に算出できる場合の意思決定方法としては有益だと思うが、現実のビジネスの場で使いこなすのは難しいように感じました。
（受注できる確率、というのをどうやって正確に算出するかのイメージがわかりません）
ディシジョンツリーは、精度高い意思決定をする上で効果を発揮すると思う。
これを素早くできるように、日ごろから訓練したいと感じました。
留意点にありましたが、単純な数値の比較だけなく、投資の体力や回収期間や関係性なども強く影響してくるので、意思決定の際は、注意が必要です。
発生確率の設定が難しいが、効率的に成果を上げるために有効と感じた。
もとの検討材料となる、見込み額の細かな数字を算出する手段がわからない。
仕事上では、例題にあるような明確な確率等がわかっているわけではないので、このような綺麗な決定をすることは難しいと感じた。
率直に･･･。
成功確率って実際どこまで正確に算出できるのだろう？正確でなかったとしても、判断に影響を与えられるほどの案件ごとの確からしい値は出せるのだろうか？
また、実際の場面では、単純に売り上げや利益という尺度だけではなく、取引会社との関係醸成やプロジェクトに関わる自社の人材の育成（プロジェクトの困難さ）などといった要素も判断材料になるのではないかと感じました。
フレームワーク、ツールとしての有効度は理解出来るが、実際には成功・失敗の確率をどのように設定するか？が最大の課題
それらを適切に・根拠をもって導き出せるのであれば、ディジョンツリーに頼らずとも、自ずと結論が出るような気がする。
複数の方が指摘されているように、設問５は不適切だと思う。
設問のストーリーでは、３つのうち期待値が真ん中の案件が選ばれている。
つまり、S社の決断にあたっては、期待値以外の要素も加味されることが示唆されている。
期待値の高いＺ案件を切り捨てたＳ社にとって、期待値以外の要素で、XやYがＺより優れていると示されないといけないのに、それに関わる選択肢が用意されていない。
いずれの選択肢も不適合ではないか。
意思決定は難しいと感じた。
ディシジョンツリーは
初めちまなびました。
この考え方を念頭において考える機会があると思うので、活用したい。
掘ったら儲かる温泉ならディシジョンツリー使わずに掘ればいい、
儲かるかどうかわからないのなら使えばいいと思った。
理解がうまく出来なかったため、再度内容を受講して理解を深めたい。
実際のシーンでは発生確率を正確に算出することが難しそう
ディシジョンツリーにより算出された期待値が全ての判断軸になることはなく、初期投資額や戦略などにもよって、総合的に判断することを忘れないようにしたい。
あまりに短時間過ぎ、これでは何も分からない
成功確率をどのように算出するかが重要になる。最終的には、定性的な会社の意向で決定がなされるケースも多くあると感じ期待値はあくまでも意思決定の材料の一つに過ぎないと感じた。
案件の取捨選択をする際に、この考え方を当てはめてみたい
最後に留意点を加味して結論を出す
最後の問題の解説を読んでもイマイチわかりません。
ディシジョンツリー 使ってみます。
期待値を算出する前に、リターンの数値(元になる情報、確率)を求めることが難易度が高い。
ツリーを作る要素となるそもそもの売上の予想が難しいだろうなと思った
確率の的確さが重要ですね。
複数の案件が重なった際にどれを選択するべきかという場面があるので、ディシジョンツリーを活用してみようと思います。
いかに確率を正確に算出するかがポイントになるかなと思いました。
売上と利益って分けた方がいいと思いますけどね
ためになります
複数の要素を体系的にプロットする事で、選択の意味が明確になるのでぜひ活用したい。
期待値の算出に感情的な重み付けをしてしまいそうなので注意して利用したいと思います。
最後の設問が分かりづらかったです。
仕組みとしては分かりましたが、確率はどうやって割り出すのか、理解が足りません 感覚的になってしまうような気がします
判断材料の一部を見える化するくらいに考えるのがよいのでしょうか
ツリーに表せない状況（これまでの関係性等）は注釈にしておくとか
確認テストは、各設問とも文意が分かりにくいかったです
ひっかけ問題みたいに見えます
最後の問題がよくわからなかった。
網羅的かつ的確な分岐点の設定、確率の正確な見積もりなど実際利用するためのハードルはあるが意思決定を可視化するには良い手法と感じられた。
そもそも設定する確率に説得性を持たせられないが、実際に活動の優先順位付けに用いてみようと思う。
感覚的にローリスクローリターンの選択に導かれるのではとの印象を持った。
成功、失敗の起こる確率を算出することが難しいので、単純に数値で選べるかとの疑問もある。
反対に
数値以外の定性的な意思決定をする上では役に立ちそう。
期待値算出の見込み値などツリー作成の材料集めが極めて重要
発生確率をどの程度で設定するかで、選択肢、結果が大きく異なると感じました。
多岐の選択肢の中で決めるのは難しいと思います。
数値化することで早く的確に判断して、より効率的に業務を進めたいと思います。
問題の解説を記載して欲しい。
デシジョンツリーは、選択肢の整理にいい。今まで、リターンで選択肢を比較してきたが、発生確率をかけて期待値で比較したことはなかったので参考にしたい。
プロジェクト等の投資に付いて相対的に分析する。
最終問題は最終的な期待値-参加費（固定出費）で求める必要があると理解した。ディシジョンツリーは便利なツールだと思うがあくまで参考程度に使わないと条件もれがあった際に取り返しがつかないミスにつながると感じた。期待値の算出については条件の正確性が伴っていないと正しい値が算出されない。
けっきょくは確率の正確さになるが、そこの予測が一番難しいのではないかと思います
発生確率や想定リターンにある程度の確度ががないと使用が難しいツールだと思った。ただ、それらの情報がない中で意思決定すること自体が難しいということだとわかった。
デシジョンツリーに必要な確率の見立てが重要です。ここの見立てが甘いと期待値が変わり判断を誤ります。また、長期的に見て付き合い先をどこにするか、ＢtoBの場合は、期待値だけでは割り切れない環境があります。
意思決定ツールとしては面白いが、成功確率やリターンの想定がかなり難しく、実際のビジネスで活用するのは難しいところもある。
確率や予想される利益が数値化可能な場合には、非常に有用なツールに思った。ただし、設定する値によって結果が異なること、選択後の影響が不明確など注意点も踏まえた上で慎重に扱った方が良さそうだ。
理解度テストの解説はとても助かりますので、全問解説が欲しいと思います。
とくに、苦手な分野、初めての分野を学ぶときに強く感じます。
確率とリターンを正確に把握する必要がある。将来、起こりうる不確実な事象を対象にしているので、帰納的に考えざる負えないが、データが揃えられるか。
物事の決定方法にこのような方法があることを知りました。今後の参考にします。図形にするとまとまってわかりやすい。
得られる利益と確率の精度が大事ですね
最終問題が解説を読んでもあまり理解できません。zは？
何度か復習して理解を深めたい
仕事以外でも役立つと思った。
期待値を算出することに自信がありません。
確率の算出を行うのが非常に難しいと感じた。
発生確率を決めるのが難しいと思う
難しい内容でした 複数回勉強を行います。
チャートは作ってみたいと思った。ディシジョンツリーを使うイメージが現状ではわかないが、覚えておきます。
よく理解できなかったので要復習
開発一般職で使うことは無いと思いますが、将来的にチームのタスク管理などを任された際の意思決定に有効だと思いました。
実業務で使おうとすると、「発生確立どうしたものか」と悩んでしまいますが、実務で使おうするからこそ、データが蓄積されるものと思います。事業会社でプロジェクトへの投資判断をするのであれば、期待値の算出でノウハウがたまっているのではないかと思い、受講をしていました。自らの業務に適用しようとしたさいには、リソースのボトルネックが人員であり、おのずと大型案件につっこまざるを得ない。ことが思い出されます。そうなると、発生確立の変数、この値をつかんでいくのが肝なのだと理解しました。つまり勝率はどの程度か。これは営業の鼻が利くというのを数値化することであり、プロセスにおけるファクトチェックなのだと実体験と理論が融合された学習でした。
コスト削減のプロジェクトで何から始めればいいのかを検討する際に使えると思いました。
業務に活かしたいです。
計算の仕方がいまいちよくわからなかった。途中式などがほしい
在庫が限られており、どの顧客へ優先割り当てするかなど検討することが多々ありますが、この際にも選択肢による売り上げ影響など、ディシジョンツリーで分析できると思いました。
何かを購入する時にもこの考え方が使えそう。
意思決定をする上で有益なツールだと思います。何気なく頭で理解して判断していたが、このツールを使う事でより説得力が増すと思いました
複数の新規事業から何を選択すべきを決定しなければいけない場合、何をもって成功とするかと、それぞれの確率を求めるのは非常に難しいと思った。
案件を選択するときに期待値を考えて、意思決定の一要件にすることは理解できた。成功確率と失敗確率などの条件を出すことが難しいように感じた。
実際の仕事の場面に置き換えた時、期待値の算出が難しそうだと思う。
期待値の算出の仕方や情報の集め方は手法としてあるのだろうか。
直感だとリスクを避けて選択しがちだが、デシジョンツリーを使うとリスクを正しく評価してチャレンジする、という選択肢をとりやすそう。
期待値も活用してみる
「出来事の順序、確率やリターンの的確さが重要！」であることは理解できるが、
特に確率に関しては、適切な値を設定するためには、かなりの経験やスキルが必要になると思う。
意思決定における有効なツールであると思うので、上手に使いたい。
過去の成功失敗が率で出ているものなど判断しやしい。案件受注は想像しやすかった。その他採用や広告媒体などでも使えそう
時期的なこともあるので比較するのが難しいと感じた。期待値が高いと思い進めるも、さらに期待値が高い案件が来たら困りそう。
リターンの計算はやるべきとして実務では確率の計算は難しいのでは？
業務で活用はしたいし、要素がある程度出ているのであれば使えるとは思うが、まだ確率の出し方がわかっていないのですぐに活用できないと感じました
苦手な確率ですが 考え方が学べました。
判断するための情報が正しいか否か非常に難しい。ただし、考え方は大事と思いますが、数字だけの情報だけで判断するのが正しいのか疑問です。
デシジョンツリーを用いると、合理的な判断が行いやすくなる
期待値を出すことで客観的に選択ができて良いと思いました。でも実際には客先との関係性で選択してしまいそうです。
実務に活かすために、目標を設定し、想定されるリスクを分析することが肝要。
実際は明確な確率を算定することは難しいのかなと思いましたが、意思決定の手段として参考になりました。
理解度確認問題の5問目が難しかった。5問目のように、期待値最大の選択肢を素直に選べないケースについてより学習したいと思った。理由は、仕事や日常生活の場面でも使えるが、確率を的確に計算することはできないと予想できるため、意思決定のファクターとして参考になると考えたため。
意志決定や優先順位の判断にとても使えるフレームワークだと思った。
動画に出された例でいうと算出された期待値似よって自分ではなく人にに任せる、とか色々な選択ができるので良いなと思う。
期待値や確率論を使用した考え方は理解できるが、最後の設問や解説が適切でなく却って混乱を招いているように感じる。
確率の見込みが難しい
あくまでそういう考え方もあるという所でとどめておいた方が良い。
個人的な見解としては、この確認テストの正否は気にしすぎるとドツボにはまります。
スピード感を求められることが多いので、自分で書きだしたり考えるのではなく、可能な限り誰かと壁打ちした方が効率的。
0000000000000000000
成功確率、失敗確率が有意に把握できるケースは稀であり、通常の意思決定の場では机上の空論であるように感じた。確認テストにあった雨が降ればば利益が変わるようなケースでやるかやらないかの判断などは確かに有意義そうだが、そのように使えるケースが自分の仕事を考えると思いつかない。
出来事の抽出、順序立てなどツリーを作ることで要因分析の抜け防止に使える。
理解度テストの回答には補足がいると思う。
実際に実務で使用する場合には、例題のように確率が明確にはわからないと思うが、その中でも「もっともらしい数字」を置いて進めることが重要だと思った。
おそらく、このように可視化をしておくことで案件が終了した際に、自分のおいた確率の精度も振り返られるはず。
確認問題の最終設問は、納得できず。
適切なもの、が正解になってしまっている気がするが違うのかな、、、？
資格受験や自己研鑽における各コースの費用対効果分析
理解はできるが、期待値をどう判断するかは難しい
日々の判断において、特に合理的に部内で合意形成を得るのに効果的に思えた
戦術に対して優先順位をつけるときに活用できそう
最後の問題がわかりませんでした。
新プロジェクトの立ち上げでディシジョンツリーは有効だと考えます。
ただし、期待値の出し方のトレーニングが必要だと思いました。
あくまで判断材料の一つとするなら良いと思います。
工数条件；費用算出が後から足を引っ張るのでは？
その部分が重要なんだろうと、勝手に納得しました。
確認テストは一回目ほぼ全滅。悩んで、正しい次点を選べない結果、論理思考がまだまだ足りないということなのかと
比較が増える程確率の計算にもっていくまでが難しいと感じました。
抜け漏れなく検討し、判断の根拠を示す手法と理解した。
難しいのは、
・MECEか？
・発生確率の根拠は？
・リターンの根拠は？
単一決済か 複数決済か 選択
いくつかの営業先に対する優先順位の振り分けに活かしていけると思った。
また、新規事業提案など、参入業界の選定にも使用できると感じた。
複数の選択肢が有る場合の合理的な判断が可能となる
発生確率の算出根拠を導き出すのが難しい。気象予報のような第3者機関が発信する情報があれば予測もつくが、情報が無ければツリー自体の信用度が落ちないか懸念される。（当社では指摘事項となります）
自分の仕事では活用の場が無いように思える。
確率の予測の精度をあげるのが大事。
確率やリターンの確度を高めることが重要とあったが、ここが最も難しいのではないかと思う。
理解度が低いからだと思うが、いまいち自分自身の業務に置き換えた時に活用するイメージが思い浮かばなかった。
発生確率はどうのように求めるかも、思い浮かばなかった。
問１は問題と解答の意味がよくわからない。間違っているのでは？
数値で比較でき、面白いと思いました。
確率を設定する際に根拠となる数字が必要なので、それを誤らないようにしなければならないと思いました。
利益の算定はある程度イメージが沸くが、発生確率の算出が適正に出来る気がしない。
自分のバイアスがかかった状態で算出してしまうリスクがある
期待値および確率の導き出し方がいまいち理解できなかった
問題の回答の解説が必要。問題の解釈がわからないことがある。
デシジョンツリーの説明は分かりやすかったと思いました。
何人かの方も感想を書いていますが、確認テストの解の根拠を提示して頂きたいと思います。
何をもとに期待値を出すのかという客観的な根拠に疑問が残ったが、意思決定のプロセスとして参考になりました
複数あるタスクのうち、どれをどれだけ注力するべきかを判断するためのツールとして、かなり活用できろうな考え方、分析手法だと感じます。有効活用させていただきます。
発生確率の出し方を間違えると全体が狂ってしまうので、そこがはっきりしていないと活用できるか難しいなと感じました。
不確実な情報をもとに期待値を算出するロジックはわかったが、
数字にするのと、実際のリターンとですべてを期待値任せにしていいものかとも思ってしまう。
そして回答に関しては解説が付いているとよりわかりやすいと感じた。
確率を出すことは難しいが、勘ではなく、ディシジョンツリーの考え方は覚えておきたい。
成功の確率を算出することは困難であり、実際に利用できるかは、もう少し検証が必要と感じた。
まだよくわからないので、もう少し復習します。
考え方は理解できましたが、実際に活用するには期待効果や成功確率を予想するスキルや感性を高める必要性を感じました。
過去活用したことが無く、とても勉強になった。投資案件ケーススタディ等に活用したい。
確率で選ぶことで個人的な感情が入らないため、理論的な選択ができることが非常に魅力的。成功率やリターンを算出する時には、根拠が確実なものでないと逆効果になりそうなので注意したい。
クイズや確認テストの選択肢が適切ではないような気がするが、考え方は理解できた。
意思決定にデフィジョンツリーまで作って検討したことなかったので今度は是非見えるかして意思決定を図りたい。
期待値による判断はいいとして、その期待値の算出根拠、論拠、妥当性評価は政治的判断がなされてしまうことが論理的解釈を阻害しているのだと思いますが、、
複数の選択肢にて意思決定をする際に有効に活用できる。
営業観点では全案件を獲りにいくため期待値別にはできない。
新商品開発の優先順位を考慮するに有効、
ディジョンツリーは条件を比較するのには良いが、算出した期待値で判断するのは違うような気がする
利益計算する際に有効な手段と感じました。
発生確率はどのように計算するのかが知りたい
今の業務で、受注先を選択するケースは無いので、どんな事象の時に利用するかイメージがわきません。
それぞれの項目の発生確率を出すのが難しそうですね。もう少し詳細に学んでみたいと思いました。
数値化することで客観的な判断ができる。
デシジョンツリーは理解できるが、
利益と成功確率を精度よく予想することが難しい
確率の算出が難しいが、客観的な判断ツールとし活用したい
設問に回答はして、全問正解はしたけど、理解できていない状態。
何回も見直してみて、きちんと理解できるようにします。
情報の選択と、情報量の確保、発生確率の決定など間違えると決定に誤りが生じると思いました。
常に意識して経験を積んでいきたいと思います。
ディシジョンツリーはこれまで知識が無かったが、設備投資の意思決定に使用できそうであり、早速試してみたいと思う。
・客観的・定量的に比較可能な期待値を用いることで、数多くある選択肢の中から、最適な選択肢を選べる便利なツール。
・実際に使う場合は、どのように発生確率やリターンを算出するかに難しさがあるように思う。
・期待値に加えて、今後の長期的な利益も含めて検討することが大事。
あくまで期待値は比較参考データである。
事業に取り巻くあらゆる環境を鑑みて最終的な意思決定をする。
そのデータの裏側には、何があるか最終的に考えた上で適切な解を導きたい。
期待値以外も数値化すればより良くなります
例題では、期待値75億円のCのみを選ぶのが合理的となったが、期待値が大きくても、失注すると売り上げ0円なので、現実には必ず10億の売り上げが見込める、期待値65億のA+Cを選ぶのではないか。
成功の確率を算出するところが一番難しいのでは・・・
確認テストがパズルの様でしたが，面白かった．実際の場面ではこのように合理的に考えられないかもしれないので，覚えておきたい．
技術で最高を目指す思考だと、比較した期待値ではなく、単体で最高の結果が得られる選択肢を選びがちになる。冷静に期待値を考え比較していく視点が新鮮に感じたし、取り入れて実行していこうと考えた
最後の問題で実際にディシジョンツリーを作成し、計算してみると意外と簡単にできるし、可視化できるのでよく分かった
期待値を考えることで、やるべきことの優先度がつけやすくなると感じた。
そもそも確率を算出するのが難しいとは思うが、それによって出た結果が全てでもないので、ある程度は勘で確率をつけていいのかなと思った。
実用性に欠けると思った
それぞれの選択肢の期待値をいかにチームメンバーに納得させられるかが重要になると感じた。そのために算出の根拠を明確にし説明できるようにしたい。
MECEな分類と正確な期待確率が非常に重要であることは理解できた。まだ、期待確率の正確性に不安が残る🎵
エラー防止の対策で複数の対策案の内、どの対策案から実施していくべきか、確立をイメージした期待値的な標語で対策案の採否を検討する。
意思決定の補助ツールとしてこのツリーを使用することは有用と考えるが、やはり発生確率、受注確率を正確に予想することは難しく、ここの設定の仕方で結論が変わってしまうため、使用は慎重になるべきと感じた。
終了テストの設問５は、回答選択肢の文章と正解の解説のつながりが理解しにくい。
意思決定の比較検討は、非常に難しいことであり、まさに、出来事順序、確率、リターンの的確さが、あるべき判断を左右することを再認識しました。
現在鉄道会社と物流会社のお客様に対しての営業チーム運営を担っているが
目指す目標値に対して使えるリソースが限られている
お客様と各PJへの取り組み優先順位を決めるために用いてみたい
ただそのために必要となる
期待値算出のための係数（確度、その他要因）の正確な算出
が社としてもチームとしても算出定義がなく判断場難しい
まずは係数を決める要因を確定させるべき
（予算情報をCIOから直接聞けている、競合情報をCIOから直接聞けている、
PJ完了時期がスポンサーとPJオーナーで明確に決めていてPJオーナーから直接ヒアリングでいている など）
受注するうえ選択する場面は多々あるので活用してみる。
期待値があくまで、判断の要素の１つということを意識して使用したい。ただし、期待値の算出が算出方法が非常に重要。ファクトベースで丁寧にリターンと確率の数字を出さなければいけない。
確率の設定や判断については、直観的な部分も出てきそう。一方でこのようにな判断材料の見える化としては重要なので訓練していきたい。
業務に活用いたします。
実際の実務では発生確率を出すことは非常に難しい。過去の情報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と思います。
ディシジョンツリーを妥当なものにするには
各結果がどのくらいの確率で起こるかをある程度正しく設定する必要があり、
そのためにこれまでのノウハウやデータをきっちりためておくことが大事になりそう。
何か意思決定する際にディシジョンツリーを書いてみます。
これまでデシジョンツリーも”あみだくじ”のように、割といい加減に使っていたが、加重平均から期待値を出して比較すること、またそもそも不確実性のある複数選択肢から意思決定を行う際の合理的なツールであるということがよく理解できた。ちなみに確率の算定方法についてはどこかで学べるのかしら？
これまで直感でやっていた事が体系的に学べ良かった。
実際、活用するには最大の難所が確率か。。。
意思決定がスムースにできそうだが、確率の算出が難しそう。
選択肢として雰囲気で選んできたことがあるが数字が使えるシーンであるならば期待値を算出して今後は選択していきたい。また日常のシーンでは数値化できないものは多々あるためこの場合どうするのかヒントがあれば知りたい
問題が難しく、何度も繰り返した。
何事も選択することにおいて、明確な基準をもつことで、的確な判断ができる。
項目別に分解して、洗い出し、見込みを予測することの必要性とやり方を理解した。
確率が予想可能な判断ポイントが訪れた際は、使ってみたい手法です。
考え方はわかるが、応用となると難しいと思いました。
確率を検討する方法が難しそうです。
最終的には想定が入るので、人により考え方にばらつきが出ることもあるでしょう。
確立の予測について説明が不十分で理解できなかった。
期待値が必ずしも最善ではない、というケースがあるので、判断に悩むのは結局変わらない、と感じました。
最終問題の理解が非常に難しかったです…。
実際の活用場面で確率を計算する事が難しいように思えた。ただし、長期的な意思決定には活用できそうなので、
覚えておく。
期待値の算出はあまりしていなかったが、業務でも使えそう。
こう言った意思決定の場面が乏しく、初めて学んだ内容であった。ビジネスのみならず生活のなかでも活用できる手法だと思った。
難しいと思われます。
会社規模の大型案件はもちろんのこと、日々の自身の業務でも優先順位をつけるのに活用できる。
ディシジョンツリーで成功するか否か判断できる材料になることがわかった。
このような形で事業の選択をすることは考えたことが無かった。
とても参考になった。
確率の算出方法がわかりません。 そしてあくまで確立の為、結果が正しいかどうかはやってみないとわからない
分かりやすい売り上げや利益指標だけでなく、今後の関係性やそこに至るまでのリソースなども勘案しなければならないため単純に結論が出せるものでもないが、一つの目安にはなる。ここで出た結論を踏まえてどのように判断するかが大切だと思う。
手法としては理解できるが確率とリターンの精度が高い状況じゃないと使用できないと感じた
事前情報を正確にしておかないとミスリードに繋がる
意思決定をする際に確立を意識することがあまりなかったので参考になった
残念な、くらいよくわからない。
ディシジョンツリーは、不確定要素の多い選択肢に迫られた時に、合理的な判断を行う上で必要となる知識だと感じた
これまでこのような分析をしたことがなかったので、今後活用していきたい
成功確率というものがリアルな場面で想定できるのか。。
何をもって成功かも判断がつかない場合も多いが、ディシジョンツリーの考え方は理解できた。
期待値を算出するための発生確率がそもそも正しく算出することが難しいと感じました。
営業に出たとき、成功確率を考えながら提案商品を選んでいく
ディシジョンツリーを作る前に
正確な確率を算出するまでが難しいと思いました。
こういったツリー評価する業種ではないため、日常業務務で活用するイメージがわかない。
あと、他のユーザー様の投稿同様、最後の問題の解答がよくわからない。
発生確率を、社内指標としてどのように算出するか悩ましい
最後の確認問題が難しかった。
業務の優先順位の選択は常に求められる。期待値の算出が難しい！
細かくツリーを作るのも良いが走りながら考えるのはどうだろうか。
売上以外でも活用していきたい
確率の設定が重要であり、その妥当性を検証する方法を教えて頂きたいです。
プレゼンする際、質問されると思います。
私の職場では、手順書をフロー図に図式化したものをディシジョンツリーと
呼んでいました。
実際は期待値を求めて意思決定するために活用するツールだったんですね。
そういった意味では、このツールを活用する場面はかなり限定されたり、
特定の職種に限定されるかもしれませんね。
でも、学んだことはムダではないと思いますので、頭の片隅に入れておいて、
そういう場面に遭遇したら、使ってみたいと思います。
実際に業務で活用する場合、発生確率をどう求めるかが難しいのではと感じる。
発生確率の算出法が解らなかった。ここがいい加減だと選択結果に影響を与えることになる。
判断理由を客観的に見て、社内で的確かつ論理的に説明するために有効な手段となる
仕事のみならず様々な意思決定で使えそうです。
・ディシジョンツリーを考える際にもMECEや仮設構築力、論理的思考力が必要になるので、日々のいたるところで血肉にしていく特訓が必要だと痛感した。
明確な数値が見える場合はよいが、特に確率に関する推定は個人の経験に依存する部分が大きいように感じた。
また意思決定において、背景情報の考慮が必要な点などからも
ある程度の熟練者が、〇ではなく×を探すための参考情報として有効に使えるのではないかと感じました。
確率を出すことが難しいと思うが、数値的条件が揃った状況だと、判断材料の1つになる。
発生確率はどうやって見繕えばいいのか分からなかった
普段まったく使ったことのなかったツリーなので、意識して使っていく。
一見簡単そうだが、期待値を算出するための予想値を外さないこと、検討の漏れ抜けが結果に影響することなど、やってみると結構難しいものではないかと感じた。重要な意思決定が簡単にできないのは当たり前ですが。
他の人も言っている通り、利益の確立算出が現実的でない以上、業務に活かせる場面はほぼほぼないと言っていいかと思う。
そういった数値化できる講義がもしあるなら紐づけておいてほしい。
初めて聞いた名前だった。
発生確率やその場の状況など、外的要因に左右される点が大きく感じました。
普段からコストとリスクを考えて判断をしていこうと思った。
多くの人が記載されている、感じているようにそもそもの発生確率の算出などが
感覚的なため、まぁこんなもんか程度。
恐らくここに来るような人は似たような考え方を常日頃選択していると思われる。
なので似た思考は出来ているな、と再認識は出来た。
なかなか抜け漏れダブりなく状況の洗いだしが難しいが意志決定の際に役立てていきたい。
抱えている案件をこのように比較する時間はないかと思います。
複数の選択肢から最適なものを選び出す際に有効な手段だと思います。ただし、実際のケースで正しく活用できるようになるには経験を積む必要があるため、そのようにトレーニングをすればよいかが難しいです。
確率がはっきりしていればよいが、検討材料から算出する際は如何に確度を上げれるかが重要。
確率の算出が難しかった。
TG設定の際の優先順位を市場の大きさと顧客との案形成から検討する
単純だけど新鮮な考え方です。同時並行すべきか、待つべきかなんて判断、しょっちゅうあります。
角度の高い確率、リターンを算出するのが難しい場合の思考方法が知りたい。
類似件名を参考にするのだろうけど、それが難しいんだよな
考え方は理解できたが実務でそれぞれの確率を算出するのが難しそうと感じた。
意思決定をする際は確からしい仮定を置き、定量的に判断できる材料を集める重要性を学んだ。
最終問題の理解が追いついていません。解説を頂ければ幸いです。
ディシジョンツリーとは、数ある選択肢の中から1つに絞る際に、期待値に基づき1番合理的な選択肢を選ぶ手法。
(期待値＝発生確率×得られる金額で算出)
期待値の算出において発生確率の算出・設定は難しいと思った
期待値はわかるが、確率をどのように設定するのかがポイントとなると思った
どのような状況下で考慮すればいいのかの判断が理論を学ぶだけでは難しいと思った。業務の中で経験を積む必要がある気がする。
仕事では使うイメージが職種上湧かないが、日々の生活では使えると思う。意識してみる
新商品販売について投資すべきかを判断するときに使えそうです。
期待値という考え方の引き出しを持っておくと意思決定の強力な根拠になると学んだ。
確率の予想が難しい。確率の予想幅で考えるべきと思う。
「ディシジョンツリー」の動画を見て、どうしても悩む案件がある時に１つの判断手段として用いることができると思った。ただ、「事業が成功するか」「失敗するか」の成功確率・失敗確率を出すのは相当難しいことではないかと感じた。あくまで個人的な意見ではあるが最終的には確率ではなく、それ以外の判断材料で決めるような気がした。
また、れぞれのシチュエーションでの判断材料・発生確率の出し方を学べればよかったと感じた。
①の回答が理解できないので再度チャレンジ
最初ギャンブルの話かと思ったが、仕事でも活用していきたい
抜け、漏れ、がないようにデシジョンツリーを作るためにテクニックが必要そうだなあと思った。そのためにMECEの概念が役立つ。復習になりました。
実務には役立たないかも。
成立する可能性を見極めることも難しいところですが、新規事業を始めるときなどには活用できるかもしれません。迷った時に数値で判断できるのはいいと思います。ありがとうございました。
そもそも期待値を明確に算出できないケースの方が多いと思う。そのような状況下でディシジョンツリーを活用する方法をもう少し詳しく解説しないと実際には使えないと感じた。
期待値と、その意思決定を取り巻く状況によってどれをけど選択するのかという振返りの問題が難しかった。
いろんな施策を考えるときに期待値を考慮しながら提案するのは大切だと感じた。
実際に算定する確率の確度がとても重要なツールで不確実な世の中を判断する際に本当に有用なのかが疑問。但し、Dicision Treeというツールの理解は深まった。
条件や確率など、正確な予測数値が必要と感じた
むつかしい
期待値の大きい選択肢が必ずしも最善ではない…
取り巻く状況が重要なのですね
一度にたくさんの問題が発生した時にどの仕事を優先的に取り組むべきかを整理するのに有効である
実際のプロジェクトにおいて、成功確率を正確に見積もるのは難しく、あくまで意思決定をする際に、その他の要素での決定に対する、裏付けの一つとして用いるといった使い方になると思います。
発生確率の設定が主観に影響されそう。そうなると期待値も根拠に基づくものでなく、そもそものメリットの大きさに単純に由来してしまうと思う。
意思決定に悩んだときや提案する際に、使用してみようと思う。
直感で判断できるときと、ディシジョンツリーを用いて論理的に判断するときで、結果に差が生じるのかふと疑問に思った。
物事を進めるときの優先順位に関して、今までは経験をもとにやってきたが、今後はディシジョンツリーを活用することで、説得性のある進め方に変えられそうだと思った。
まだしっかりと理解できない。
ディシジョンツリーは、期待値を正確に導かなければ誤った選択をしてしまうということを
改めて学んだ。
基本的なことだが、あらためて勉強になりました
実際、使ってみると難しく感じます。
ディシジョンツリーは使用しているが、①成功・失敗の確率、②リターンで採用する数字の正確性が重要であるが、どのような数字を採用するかにいつも悩まされる。
確率とリターン(結果)を予測することが非常に難しいと感じたので、社内のビッグデータからどのように取得してくるかの方法について、よく考えていきたい。
発生確率を数値化することが難しいと思う。
あ
現実の意思決定で、成功確率を捉えるのは難しいが、ツリーに加えて、PROS/ CONSやPESTなども生かしながら、最も成功確率の高いものを合理的に選択する事を心掛けていきたい。
コロナ禍で「不確実性」も高まっている環境の中で、どのように意識決定をすべきか熟考していきたいと思います。
使えたら判断しやすいが、予測については難しいのが正直な感想です。
確率で表せれたら良いがそれが難しいところだと思った。
複数のプロジェクトを進める必要があり、意思決定する場面が多いので活用したい
ディシジョンツリーの発生確率の出し方が、よくわからなかった。
初めて学ぶ内容でした。
確率の算出方法についても学びたいです。
短期・長期やリソースへの負担などを鑑みると、このフレームに当てはめること自体が難しいシチュエーションもありそうだなと感じました。
聞いていると理解できている気がしたが、
実践で活用するには確立を決めるのが難しいように感じた
計算式は分かったが、一番肝である確率の部分の説明がなかったので実用するのが難しい状態。確率についての説明が欲しかった。
意思決定のツールとして活用するときに発生確率の読みや設定が難しそう。
発生確率の設定がそもそも難しいのではないでしょうか。この部分をAIを活用できるようになれば役に立つ手法になるかもしれませんが。
論理的な思考にはデシジョンツリーは有効だと感じる。テストが意外に難しかった。
リアルオプションを考える上でも活用できる考え方だと理解した。
判断材料の一つとして活用できそうです
様々な状況によって意思決定は変わるが、ディシジョンツリーは意思決定における必須要素（材料）であると思った。
発生確率の求め方が少し不明瞭だと感じました。
ディシジョンツリーの発生確率を正確に把握するのが難しいと感じた。
なかなか数字を置くことは実際の場面では難しいです。
期待値による算出はあくまで参考程度。短期・長期、部分・全体など、最終的には様々な観点で検討し意思決定する必要がある。
参考になりました
確率、条件、リターンなどの情報が必要で使用できる状況は限られるツールであるかと。
実際に意思決定をする場面はなかなか出合えないので活用する場面が思い浮かばないのだが、発生確率を求めるのが難しそうに感じた。
業務で活用する為に、ヌケ・モレ・ダブリに注視する事が大切と思いました
ビジネスにおけるディシジョンツリーを今回初めて学んだ。選択肢や出来事は抜け、漏れ、ダブりなく、確率やリターンの的確さが重要なことは理解できた。実際仕事で使う場合は注意していきたい。
受注確率については根拠についてはあいまいさが残る。
その場合、見積もりがうまくいかない。
今回の確認テストは今までのコースのものと違い、抽象的な内容過ぎて、提示された答えが何故正しいのか理解できなかった。
最後の設問が難しかったです。期待値の大きさで決められるのが一番良いと思います。
期待値を明確にできるのはよいが、確率が明確にできないことが多く使う自信がない。
成功だけでなく、失敗することも加味して意思決定するのがディスションツリーのつかい方だが、実際は期待値だけでなく、例えば資金繰りや、そもそも発生率の確度等も最終的に考慮する注意点があると思いました。
加重平均を使用することを意識する。
子どものこと。選択の連続なので。
なぜこの選択をしたのか、説明する時に頭の整理として利用たい。
最終決定するまでのデータ収集が難しい。
ディシジョンツリーのノードには、意思決定ノードと機会事象ノードがある。
条件分岐で網羅性を持つ考え方は参考になったが、機会事象ノードで発生確率を置くことが難しいと思った。
期待値などを計算し、合理的に意思決定を行う方法はとても役に立った。自分の会社でもどこの場所に新店舗を建てるかを決める際などに活用できると感じた。
参考にするには良いかもしれない
新製品上市に向けた決定に使えそう。
良く起こりうる「本当に売れるのか？」という意見への対抗に使ってみたい。
確率を乗じる前の選択肢でどれを取るべきか考えがちなので、もう少し広い視点が必要だと感じました。
意識しても考えるくせをつけたい
最後の問題の答えが納得できませんでした
客観的な事例、数字に基づき、先入観を抜いて冷静に判断できるツール
自職場で例えても少し難しいと感じた。理解するのに時間が掛かる。
チームで仕事を行う際、各々自分がいいと思った提案をするため、折り合いがつかず会議が行き詰まることがある。そのようなときにディシジョンツリーを用いて、どの提案が最適か導き出すことができる。
他の参加者も記載されていますが、確認テストの解説は必要かと思います。
正解であっても、実際には考え方が間違っていることや計算が違っていることもあり、この学習での正しい回答を得たいと思いました。
4問目の設問は情報が少なすぎて、判断が適切に行えないと思います。
ただし、ディシジョンツリー自体の考え方は、今後の業務に役立ちそうですので、必要に応じて役立てます。
経験に基づく嗅覚というものを論理的に説明する方法として勉強になった。
しかしながら、期待値を出すために各種確率の精度を高めないといけないことを考えると、結局嗅覚の優位性が強いと感じた。
確率の設定が悩みどころと感じた。
期待値により選択する際のリターンの大きさ、確実性を検証できる。
サービスを選定する際に、このディシジョンツリーは一つのツールとして活用できそうです。
ディシジョンツリーは初めて学んだ。正確に検討をするため、MECEがとても重要
初めて知るフレームワークの上、活用できる機会が多いと思うので受講できてよかった。
期待値が定量的に出るものが少ないため、判断として難しいと考えた。ギャンブル向き、？
期待値の算出は数字に基くので周囲の人間を説得しやすい材料がそろいやすいい。だが数字の確からしさの検証が必要
以外と難しいかったです。
考え方は何となく活用してきた気がするが、具体的に書き出して検討したことは無い。今後活用していきたい。
優先的に、どのプロジェクト案件をすすめるか判断するに使用する。
業務で使えそうな理論だったので、参考になった。
最後の問題が解らない
ついつい感情やイメージに流されがちな決定を客観的にとらえるための手法として有効だと感じた
よく理解できました。
,
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。
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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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。