Consulting Dojo — Skill Training
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AI時代の必須スキル 02 ／ 05
課題設定と分析設計力を鍛える。Problem Framing & Analytical Design
このページで持ち帰るもの
- 意思決定から逆算して、「やらない分析」を決められるようになる
- 分析の設計を1枚に言語化し、着手前に関係者と合意できるようになる
- AI出力の誤り(ハルシネーション)を4点セットの型で検知できるようになる
Why it matters
調査・分析の「実行」はAIに委ねられるようになりました。残る価値は、何を・なぜ調べるかの設計と、出てきた結果を専門知で検証すること。この柱では、設計と検証をそれぞれ型に落とします。 この柱の位置づけは「AI時代の5つの必須スキル」をご覧ください。
型 01
意思決定逆算法
Decision-first「まず調べる」のではなく「まず決めたいことを書く」型です。良い分析設計とは、実は「やらない分析」を決めることです。
- 決めたいことを一文で書く(例：富裕層向け新サービスに投資するか)
- その判断が変わる分岐条件を書く(例：対象世帯数が○万以上なら進む)
- 分岐条件を確かめる最小の分析だけを設計する
やりがちな例
「まず市場を調べて」と着手し、綺麗だが判断に効かない30枚のレポートを作る。
型を使った例
「一都三県の金融資産1億円以上の世帯数が閾値を超えるか」だけを先に確かめ、超えないと判明した時点で分析を打ち切り、次の問いへ進んだ。
型 02
分析設計書1枚
One-page Analysis Design着手前に6項目を1枚に埋め、AIと依頼者の両方に検算してもらう型です。頭の中の設計は、共有も検証もできません。
- 6項目を埋める：目的(決めたいこと)／問い／仮説／必要データと入手先／判定基準(どうなったらどう判断するか)／期限と深さ
- AIに渡して「この設計の弱点と、より安く済む代替の検証方法を指摘して」と依頼する
- 依頼者と設計書ベースで合意してから実行に入る
やりがちな例
頭の中の設計のまま走り、終盤で「知りたかったのはそれじゃない」と言われる。
型を使った例
判定基準を先に合意していたため、結果が出た瞬間に意思決定まで完了。解釈をめぐる後出しの議論が起きなかった。
型 03
ハルシネーション検知
出典・桁・鮮度・反例の4点セットAI出力の誤りを検知する4つの検査です。ドメイン知識は最強の検知器。自分がよく知っている領域から検証を始めるのがコツです。
- 出典：主要な数値・固有名詞に出典を要求し、原典に当たる(存在しない出典はここで発覚します)
- 桁：数値を概算(フェルミ推定)で桁感の検算にかける
- 鮮度：「いつ時点の情報か」を明示させる。規制・制度は必ず最新を確認
- 反例：自分のドメイン知識で「現場でこれは成り立つか」を1件当てる
やりがちな例
綺麗な表に整形された時点で信じてしまう。整形の美しさと正しさは無関係です。
型を使った例
AIが「規制緩和済み」と記述した制度を原典確認で「パブリックコメント段階」と見抜き、提言の時期前提を修正できた。
Template
現場テンプレート
分析設計書テンプレート(コピーして使えます)
【目的】この分析で決めたいこと(一文)： 【問い】答えるべき問い： 【仮説】現時点の見立て： 【データ】必要データと入手先： 【判定基準】どうなったら、どう判断するか： 【期限と深さ】いつまでに、どこまで精緻に：
Common Failures
よくある失敗
- データが集まると安心してしまう。判断につながらない収集は、コストであって成果ではありません。
- AIの分析結果を再現不能なまま採用する。手順・条件を残させないと、検証も引き継ぎもできません。
- 鮮度確認を怠り、古い規制・制度を前提に設計してしまう。金融領域では致命傷になり得ます。
Self Check
セルフチェック
読み終えたら、見ないで答えてみてください。答えは開いて確認できます。
Q1. 分析設計で最初に書くべきものは?
A. 決めたいこと(意思決定)。分析はその分岐条件を確かめる手段です。
Q2. ハルシネーション検知の4点セットは?
A. 出典・桁・鮮度・反例。特に規制・制度は原典と時点の確認が必須です。
Q3. 判定基準を事前に置く効果は?
A. 結果が出た瞬間に意思決定でき、結果を見てからの恣意的な解釈を防げます。