仕事に役立つインテリジェンス
問題解決のための情報分析
仕事に役立つインテリジェンス
著者:北岡 元
出版社:PHP研究所
出版日:2008/3/15
Amazon商品の説明より
インテリジェンスは国家安全保障の専売特許ではない。ウソやバイアスに引っかからないための最強の知恵なのだ!!私たちは有象無象の情報(インフォメーション)に振りまわされて失敗することが少なくない。なぜなら人は自分に都合のよい話を重視したり、経験が邪魔して誤った先入観に縛られやすいからだ。「一見が百聞に如かないこともある」「すべてに原因があるとはかぎらない」「結果を見て『自分は予測していた』と思いたがる」
――本書は日常生活に潜む落とし穴と、そこに陥らないヒントを、情報分析(インテリジェンス)のプロが導き出す。正しいメソッドと優れた直観を働かせ、仕事や人間関係で得するための判断力養成ハンドブック。【内容】(1)問題解決のための基礎知識 (2)過去を解明する、未来を予測する (3)知識と経験・五つの落とし穴 (4)正しい情報分析の技術 (5)ケーススタディで見る競合仮説分析 (終)正しい判断をするために
目次
| はじめに |
|---|
| 第1章 | 問題解決のための基礎知識 |
|---|
| 1= | インフォメーションがあれば十分なの？ |
|---|
| インフォメーションに振りまわされていないか |
|---|
| 問題には四種類ある |
|---|
| インフォメーションだけですむ問題・すまない問題 |
|---|
| 2= | インフォメーションはあればあるほどいい？ |
|---|
| 競馬予想の落とし穴 |
|---|
| 分析の弱さが誤りを招く |
|---|
| 第2章 | 過去を解明する、未来を予測する |
|---|
| 1= | 失われた過去を発掘する |
|---|
| アイオワ号上の爆発はなぜ起きたのか |
|---|
| 自殺なのか、犯罪なのか、陰謀なのか |
|---|
| 人間は自分に都合のよい仮説を重視する |
|---|
| 単純問題と確定問題における分析の役割 |
|---|
| 2= | 来るべき未来を予測する |
|---|
| フセインは報復するのだろうか |
|---|
| 敵の上陸地点を予測する |
|---|
| 六つの仮説でランダム問題に取り組む |
|---|
| 分析者を悩ますシークレットとミステリー |
|---|
| ランダム問題と不確定問題における分析の役割 |
|---|
| つねに自分の直観の問題点を意識する |
|---|
| 第3章 | 知識と経験・五つの落とし穴 |
|---|
| 1= | 大切なのは直観か、メソッドか |
|---|
| 分析にはアートとサイエンスの両方が不可欠 |
|---|
| 「点を結びつける」に翻弄される情報分析官 |
|---|
| 「ルービンの花瓶幻覚」をどう乗り越えるか |
|---|
| 2= | なぜ直観は誤るのか |
|---|
| パターン認識はコンピューターをも超える!? |
|---|
| ヒューリスティクスとは何か |
|---|
| ヒューリスティクスが日常生活を円滑にする |
|---|
| ヒューリスティクスはあらゆるバイアスの元凶でもある |
|---|
| 無意識のバイアスほどやっかいなものはない |
|---|
| 3= | 確率の初歩的ミス―典型のヒューリスティクス |
|---|
| ベースレートの誤信①―スティーブの職業は何か |
|---|
| ベースレートの誤信②―乳ガン |
|---|
| ベースレートの誤信③―マネーロンダリング |
|---|
| ベースレートの誤信④―機銃掃射した戦闘機 |
|---|
| ギャンブラーの誤信―ルーレットとミサイル |
|---|
| 4= | 一見が百聞に如かないこともある―利用可能性のヒューリスティクス |
|---|
| 「こういう人がいる症候群」の錯覚 |
|---|
| 直接見聞きすると誤った結果を招きやすい |
|---|
| 5= | すべてに原因があるとはかぎらない―因果関係のヒューリスティクス |
|---|
| 母親の目が青ければ娘の目も青い!? |
|---|
| ロンドン空爆で陥ったパターン分析の落とし穴 |
|---|
| 「ハリネズミの危険性」を自覚する |
|---|
| 6= | 一度できあがった見方は変わりにくい―修正／アンカリングのヒューリスティクス |
|---|
| なぜ新入社員が鋭い指摘をするのか |
|---|
| アンカリングがイラク戦争を長引かせた |
|---|
| 7= | 結果を見て「自分は予測していた」と思いたがる―後知恵のヒューリスティクス |
|---|
| メンツの問題ばかりではない |
|---|
| 後知恵のヒューリスティクスを回避する処方箋 |
|---|
| 8= | 人はインフォメーションの洪水に溺れやすい |
|---|
| 大量のインフォメーションをどう処理するか |
|---|
| 第4章 | 正しい情報分析の技術 |
|---|
| 1= | 仮説を適度に見なおす |
|---|
| 適度に見なおすことほど難しいものはない |
|---|
| 現代に甦った「ベイズの定理」 |
|---|
| 新しいインフォメーションをバランスよく評価する |
|---|
| イスラエルの真意はどこにあるか |
|---|
| ベイズの定理を使えば冷静な分析が可能 |
|---|
| あるロシア専門家の毀誉褒貶 |
|---|
| 現実の変化を分析にどう反映するか |
|---|
| 過去にしがみつくのも全否定するのも危険 |
|---|
| しかし専門家の実態は？ |
|---|
| 2= | 仮説にこだわらない |
|---|
| 競合仮説分析とは何か |
|---|
| 競合仮説分析を進める八つのステップ |
|---|
| 3= | リンチピン分析とは何か |
|---|
| 前提と仮説を区別する |
|---|
| 「仲間うちだけの予測」の落とし穴 |
|---|
| 4= | 分析結果どうしを競わせる |
|---|
| 複雑な出来事が生じたときには不可欠 |
|---|
| 5= | グループで分析する |
|---|
| 協働型競合仮説分析環境とは何か |
|---|
| グループ分析の落とし穴 |
|---|
| 6= | 大量のインフォメーションを処理する |
|---|
| 情報の増大に苦悩する |
|---|
| 分業はどこまで可能か |
|---|
| 第5章 | ケーススタディで見る競合仮説分析 |
|---|
| ケーススタディに挑戦 |
|---|
| ケーススタディ―共和国イスラと独裁国家ペニン① |
|---|
| ケーススタディ―共和国イスラと独裁国家ペニン② |
|---|
| ケーススタディ―ジェーン・ボールディング事件 |
|---|
| 終章 | 正しい判断をするために |
|---|
| 分析の重要性を認識する |
|---|
| アートとサイエンスを融合する |
|---|
| |
|---|
| おわりに |
|---|
| 参考・引用文献一覧 |
|---|
|
Training Information
おすすめ企業研修
![[読書メモ]世界を制した20のメディア](/images/banner/09040301.gif "[読書メモ]世界を制した20のメディア")
![[読書メモ]スパークする思考](/images/banner/09040801.gif "[読書メモ]スパークする思考")