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因果関係 ~原因と結果の関連を理解する~
因果関係とは、あるものごとが「原因」と「結果」の関係でつながっていることです。「因果関係」という言葉は様々な場面で使われますが、ビジネスにおいても、因果関係の把握は問題解決などの場面でとても重要な思考技術の一つです。 因果関係を把握し、因果関係を明らかにすることのメリットやコツを身につけましょう。
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日々の学びを実践する中で、「なんかうまくいかないな…」と感じることはありませんか?
実は、ビジネスの落とし穴にはまってしまっているかもしれません。
今回は「相関と因果」の落とし穴について、グロービス講師が身近な事例で解説します。
ぜひ「相関分析 ~データの関係性を理解する分析手法~」「因果関係 ~原因と結果の関連を理解する~」とセットで学びを深めましょう。
鈴木 健一 グロービス講師
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因果関係 ~原因と結果の関連を理解する~
因果関係とは、あるものごとが「原因」と「結果」の関係でつながっていることです。「因果関係」という言葉は様々な場面で使われますが、ビジネスにおいても、因果関係の把握は問題解決などの場面でとても重要な思考技術の一つです。 因果関係を把握し、因果関係を明らかにすることのメリットやコツを身につけましょう。
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比較対象の落とし穴!目の前の情報に飛びついてない?/超実践 ビジネスの落とし穴
日々の学びを実践する中で、「なんかうまくいかないな…」と感じることはありませんか? 実は、ビジネスの落とし穴にはまってしまっているかもしれません。 今回は比較対象の落とし穴について、グロービス講師が身近な事例で解説します。 ぜひ「ビジネス定量分析」とセットで学びを深めましょう。 池田 阿佐子 グロービス 講師
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ビジネス定量分析(後編)
「なんとなく数字に苦手意識がある」という方もいるかもしれませんが、ビジネスで使われる定量分析の基本は、とてもシンプルです。 前編・後編を通して、事例を用いながら、ビジネスの意思決定に求められる分析の基礎、分析の際の考え方、グラフでの見せ方などを学んでいきます。 後編となる本コースでは、グラフの見せ方、数字の使い方、そして数値の関係性を見抜く上で必要となる数式化の基本を解説していきます。 物事を経験や感覚ではなく、定量的な根拠を持って考察し、判断する能力を身につけましょう。 ※「ビジネス定量分析」は「前編」「後編」の2コースからなります。 「前編」を視聴していない方は、以下より視聴ください。 ・ビジネス定量分析(前編) https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/f64e4ff5/learn/steps/36653 ※2020年9月23日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。内容に変更はありません。 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
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分析の基本の「キ」~分析10箇条~
みなさん、仕事で「分析」をしていますか? その分析は、ただの実況中継や報告ではなく、誰かを動かしていますか? このように問われると、自信がないと思われる方もいらっしゃるのではないでしょうか。 本コースでは、分析の基本の「キ」シリーズとして、グロービス講師でもあり長年“分析”を仕事にしてきた鷲巣氏に「分析10箇条」を語ってもらいます。 分析のプロセスをおさえ、Excel(エクセル)で時間をかけてデータベースを作っても、ロジックをもって人に伝わり人が動かなければ意義が薄くなってしまいます。 データでコミュニケーションをとるその前に、ぜひご覧ください。 ※以下はすべて関連コースです。ご自身の業務や目指すキャリアに合わせてご視聴ください。 ・分析の基本の「キ」~分析の4つのプロセス~ ・分析の基本の「キ」~ピボットテーブルを使ったクロス集計~ ・分析の基本の「キ」~パワーピボットを使ったリレーションの作り方~ ・分析の基本の「キ」~メジャー機能で見たい指標を選ぶ~ ・分析の基本の「キ」~分析前のデータクレンジング~ ・分析の基本の「キ」~分析10箇条~
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AIが好みを学習する?Few shot promptでニュース分類器を作った話/2025年8月6日/耳で学ぶAI、ロボシンク
人気ポッドキャスト番組を「GLOBIS 学び放題」でも配信。AI初心者向けにChatGPTやGemini、Claudeなど様々なAIツールのトレンドを音声で学べます。毎週、最新情報をお届け。 パーソナリティ 矢野 哲平 「AIを分かりやすく、楽しく」をコンセプトにポッドキャストやnoteでAI情報を発信。株式会社root c代表取締役。福岡出身。 ◎note https://bit.ly/3LvtP91 ◎X: 矢野哲平 https://bit.ly/3Tx6maM ※本コースは、AIツールの実践的な活用法を学ぶ「AIワークシフト」シリーズの一環として提供しています。
08月14日まで無料
Replit Agent 自然言語でコーディング・プロトタイピング
Replit Agentは、自然言葉で指示するだけでWEBサイトやアプリをすばやく作れる、注目のAIツールです。本動画では、その基本操作から複数ページ構成のサイト作成、さらに一度きりの用途に特化した「使い捨てアプリ」の未来像までをわかりやすく解説。プログラミングに不慣れな方やビジネスパーソンでも、アイデアをすぐ形にしたい方に最適です。 ※本コースは、AIツールの実践的な活用法を学ぶ「AIワークシフト」シリーズの一環として提供しています。 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年6月制作)
08月14日まで無料
MCP(Model Context Protocol)AIと業務ツールをつなぐ仕組み
開発初心者にもわかりやすく、AI活用の第一歩をサポートします。MCP(Model Context Protocol)は、AIと業務ツールをつなぐための共通ルールです。本コースでは、コード補助AIツール「Cursor」や3DCGソフト「Blender」との連携事例を交えながら、MCPの基本から実践までを段階的に解説。業務にAIを取り入れたい方に最適です。 ※本コースは、AIツールの実践的な活用法を学ぶ「AIワークシフト」シリーズの一環として提供しています。 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年6月制作)
08月14日まで無料
『チームレジリエンス』/耳で効く!ビジネスサプリ ペライチ書評
1日5分で気軽に耳だけで聴いて学べる「耳で効く!ビジネスサプリ」。 ペライチ書評のコーナーでは、「1枚の紙」にまとめたような手軽さで、おすすめのビジネス書を紹介します。本コースは日本最大のビジネススクール グロービス経営大学院による、ビジネスパーソンが予測不能な時代であっても活躍のチャンスを掴み続けるヒントをお伝えするVoicyチャンネルからの転載コンテンツです。意識しておくべきビジネススキルやキーワード、今後の時代のキャリアの考え方などを、1日5分で気軽に聴いて学べます。 Voicyチャンネルはこちら https://voicy.jp/channel/880 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年08月公開)
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく(MECE)を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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貸借対照表 ~企業の財務活動と投資活動を読み解く~
財務諸表の要の1つである貸借対照表(B/S)は、ある時点(決算期末時点)での企業の資産内容を表します。継続的な経済活動を行っている企業の一瞬の姿をとらえたスナップ写真ともいえる貸借対照表を理解し、企業の財務活動と投資活動の結果を読み解く力を身につけましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、日経電子版の記事もぜひご覧ください。 「米SPAC上場ブーム、引き金はコロナ禍の失業対策」 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC27E130X20C21A4000000/?n_cid=DSPRM5277
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リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~
リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。 「吉本興業のこれからに必要なのはどっち?リーダーシップ、それともマネジメント?」 https://globis.jp/article/7224 「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58614190Y0A420C2X12000/?n_cid=DSPRM5277
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クリティカル・シンキング(論理思考編)
業種、職種、役職を問わずビジネスパーソンが業務のスピードとクオリティを効率よく高めるために必要不可欠な論理思考力。 論理思考のベースとなる考え方を学び、実務で陥りやすい注意点を理解することで、実践で活用する能力を養います。 論理思考の基本を身につけ、コミュニケーションや業務の進行に役立てましょう。 論理思考を初めて学ぶ方は、以下の関連コースを事前に視聴することをお薦めします。 ・論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント ・MECE ・ロジックツリー ・ピラミッド構造 ・演繹的/帰納的思考 ・イシューと枠組み ※2019年10月31日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。 内容に変更はなく、理解度確認テストや修了には影響ございません。
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく(MECE)を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント
伝えたいことがうまく相手に伝わらない。仕事がなかなかスムーズに進まない。 仕事をしていると、そんな場面に直面することもあるのではないでしょうか。 そんな方に役に立つのが「論理思考」です。 物事を論理的に考えられるようになると、仕事の効率が格段にアップします。 このコースでは、論理思考のコツを5つに絞って説明していきます。 ビジネスパーソンにとって必須のスキルである「論理思考」をいち早く身につけましょう。 「クリティカル・シンキング」をまだ見ていない方にもお勧めのコースです。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく(MECE)を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~
リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。 「吉本興業のこれからに必要なのはどっち?リーダーシップ、それともマネジメント?」 https://globis.jp/article/7224 「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58614190Y0A420C2X12000/?n_cid=DSPRM5277
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因果関係 ~原因と結果の関連を理解する~
因果関係とは、あるものごとが「原因」と「結果」の関係でつながっていることです。「因果関係」という言葉は様々な場面で使われますが、ビジネスにおいても、因果関係の把握は問題解決などの場面でとても重要な思考技術の一つです。 因果関係を把握し、因果関係を明らかにすることのメリットやコツを身につけましょう。
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
83人の振り返り
a_7636
人事・労務・法務
GLOBIS学び放題を受講するようになって、AIが今より多くのことができるようになっても自分は仕事を失わないようにするためには?と考えることが増えました。
もしかして、この「因果関係を見出す」というのは、まだまだ人間の仕事なのでは?
A事象⇔B事象の相関関係はAIが膨大なデータから突き止めてくれる。
でも、仮説を立てる、検証する、因果関係を突き止める、更にはその先の打ち手を考えるというのは、まだまだ想像力(創造力?)が必要そう。
…なんて思ってしまいました。合っていますか?
n-takeuchi-oc
販売・サービス・事務
因果関係を証明するために、都合の良い相関関係を見つけて使ってしまいがちですが、第3因子、交絡因子がないかなど論理の飛躍や矛盾がないかのバックチェックを行い、見出した相関関係が因果関係であることの確証を得て、調査分析、対策検討を進めたいと思います。
-choco-
メディカル 関連職
落とし穴にはまらないよう気を付けようと思った
onari
営業
例えば相関関係を調べていても一度因果関係がしっかりあるのかどうか疑ってみる必要がある
kaoru_mari
販売・サービス・事務
相関関係と因果関係の違いが理解できた。
shoushou
コンサルタント
・相関は必ずしも因果を意味しない。
・Aが起こるとBが起こる
→Aが起こらないとBは起こらないと書き換えられる。
上記を忘れないようにする。
チョコレートの売り上げが上がるとノーベル賞受賞者が増えるというのは直感的に因果関係はないと分かったが、このように直感的に分かるようになったら嬉しいなと思った。
uyuuuy9
その他
たとえ話がわかりやすかったと思います。ただ、こういう事は起こり得る事だと認識して相関と因果を区別してゆければと感じました。
kumarenger
その他
相関関係と因果関係の違い、基本的なことですけど、大事なポイントだと思いました。気を付けて考えていくようにします。
miemie2020
IT・WEB・エンジニア
因果関係を捕まえようと実施しています。
makotokoma
販売・サービス・事務
気づきをいただきました。
kyo1227
営業
相関と因果の区別をつけるようにする。正しい判断をするためには多くの反対意見を聞くように心がけるべきと考えました。
anripyon
コンサルタント
すごく面白くためになりました。
ソリューションを検討する際に相関らしき事象を発見すると、そこに因果関係を見出したくなりますが
・第3因子の可能性
・偶然出ないかどうか
・因果と結果が逆ではないか
は常に意識したいと思います。
ありがとうございました。
fu-atoreichi-ma
その他
目的と手段の間にある因果関係を抑えること。相関は必ずしも因果を意味しない。AをするとBになるというストーリーに違和感があれば要注意!安易にデータから一つの結論を導かす、別の解があるかもしれない、と視野を拡張して慎重に的確な因果関係を探り出したい。
sty-hero
専門職
資料を鵜呑みしないように心がけ、因果関係が信用できるのか常に考えるように習慣化していきます。
hadano-iwao
メーカー技術・研究・開発
相関と因果の関係は、しっかり理解していないと間違いやすいですね。
yuuki2357
メーカー技術・研究・開発
第三因子を考える,わかりやすいです
xsk00013
販売・サービス・事務
相関は必ずしも因果を意味しないこと。違和感を感じたら因果関係がないかを確かめ意識することが大事である
ponde0627
経理・財務
相関あって因果なし
分析をする場合は何かしらのからの関係を見つけ出すことを期待して分析をしていることが多いので、目の前の結果を都合よく解釈したくなる誘惑に常にかられているということを忘れないようにしないとと感じた。
ken175
メーカー技術・研究・開発
製品の試験評価では、因子が複雑なモノであればあるほど、相関に対して、無理矢理に理論を当てはめてしまう。
再現評価をすると、別の新たな結果が出て、混乱しがち。
難しいことだが、事象を整理して冷静な判断をすることが重要だと思う
meijyu
クリエイティブ
因果関係には背景の確認が必要。数値的な根拠だけではなく相関、因果の両面からの仮説立案が重要。すべての数値をうのみにしないようにしたいと思う。
y-shiraki
販売・サービス・事務
相関関係が強かったら、それが因果関係なのかを確認する。相関関係が強からといって、因果関係があるとは限らない。
絶対の条件になっていたら因果関係が成り立つ。
y_miyashita533
販売・サービス・事務
相関関係と因果関係の違いが理解できた。原因と結果を取り違えないようにする大切さも学べた。
stonewhite
メーカー技術・研究・開発
不具合分析などで、因果関係のおかしな事象がよく出てくる。相関はありながら技術的につじつまが合わないことが多い。直ぐに鵜呑みせず、しっかり考えて判断していこうと思う。スピードは知識と経験が補ってくれる。
a-17
その他
〇〇が起きたから××が起きたという事実が偶然なのか必然なのか、視野を広げて観察することが大事だと思いました。
tokatiobihiro
マーケティング
乳酸がたまる→疲労
疲労→乳酸がたまる
この考えをベースに参考にする
tomoko_maeda
営業
因果関係を信じすぎてジンクスを勝手につくってしまうこともあるとおもった。
mayu-i
その他
相関関係であっても因果関係があるとは限らない。
チョコをたくさん食べてもノーベル賞は受賞できないというのは、明らかに因果関係がないだろうと思ったけど、業務で何か考えるような時に相関関係があるとわかった瞬間に因果関係もあるのでは?と飛びついてしまいそう。深く物事を考えようと思いました。
zenzero
営業
因果関係係 と 相関関係(よく混同される)
概念 説明 例
相関関係 2つの事象が同時に動く(関係があるように見える) 「アイスの売上」と「水難事故数」→どちらも夏に増えるだけ
因果関係 一方が他方に影響を与えている 「広告費を増やす」→「アクセス数が上がる」
🧠 相関があるからといって、因果があるとは限らない!
🔍 因果関係を見抜く・証明する方法
① 時間順の確認
原因が結果より前に起こっているか?(例:広告→売上)
② 第三の要因(交絡因子)の排除
別の要素が両方に影響していないか?
例:収入が高い → 野菜も食べるし病気になりにくい(健康の原因は野菜ではなく収入かも)
③ 実験・比較による検証(因果推論)
A/Bテスト、ランダム化比較実験(RCT)
介入前後の差分を比較(差分の差分法)
⚙️ データ分析での因果関係の扱い方
方法 用途 ツール/手法例
回帰分析 関係の強さを見る statsmodels, sklearn
A/Bテスト 施策の効果検証 実験設計が重要
傾向スコアマッチング(PSM) 群を揃えて比較 Python/Rなどで可能
因果推論モデル(DAG, Do-Calculus) 複雑な因果構造の解析 Causal Inference分野
🧭 どんな場面で使える?
ビジネス戦略:「なぜ売れたのか?施策が効いたのか?」
マーケティング:「広告が売上に効いているのか?」
医療・教育・政策:「ある対策が人々にどう影響したか?」
日常判断:「なぜ疲れているのか?寝不足か、ストレスか?」
🎯 まとめ:因果関係の本質
情報を「つながり」として考えるとき、
本当に「原因」なのか、それとも「たまたま一緒に動いただけ」なのか、
を問い続けることが重要です。
bobumi
その他
相関関係にあるように見えてもそうじゃないこともあるということが分かった。
グラフやデータのような見かけ上のものに惑わされないようにし、相関と因果関係の落とし穴に落ちぬよう気を付けようと思った。
正しくデータ分析を行うことでより良いビジネスにつながると思った。
ikeda_kiichi
メーカー技術・研究・開発
因果関係を分析する際は安易に結論付けず本当に間違いがないか検証をしたいとおもいます。
kim-taeuk
メーカー技術・研究・開発
色んな側面で原因を分析するようにしたいと思います。
taro0204307
マーケティング
意図的なのかは不明ですが、政治ニュースなどでも因果関係に首尾をかしげるようなミスリードがよくあると感じます。ちなみに、チョコレートとノーベル賞の例ですが、カカオが脳に良いという説もあり、例示としては適切でない気もしました。
holborn_summer
マーケティング
因果関係について深く考えた事はなかったのですがチョコ消費量とノーベル賞受賞のたとえはわかりやすかったです。
shindy-san
営業
相関と因果関係について、改めて考え直す気付きを貰えた。
日々の業務、生活でも常に意識していると不思議と物事を整理して考えられるようになったと感じる。
引き続き研鑽してゆきたい。
minw
人事・労務・法務
この講義で、ビジネスは目的を実現する手段を考える問題解決であり、目的と手段の間にある因果関係を押さえることが大切であること、相関は必ずしも因果を意味しないので相関があっても因果があるとは言えないこと、例えば、特にAとBに相関があり、AをするとBになるというストーリー展開で違和感を感じたら注意が必要であること、共通の原因、第三因子の可能性がないか偶然ではないのか、あるいは因果関係が逆ではないのかという相関があっても、 AからBへの因果関係ではない可能性についても必ず意識しなければならないことを理解しました。
ayako_matsuhisa
人事・労務・法務
短絡的に、限られた情報の中で因果関係を結んでしまうことの稚拙さを感じました。
kakutake
販売・サービス・事務
「A(手段)をするとB(目的)になるというストーリーに違和感があれば疑ってみる」を実践していこうと思います。
tony_dg
メーカー技術・研究・開発
データに騙されないよう、相関にメカニズムがあるかを考えてデータを見たいと思います。
takashi_tsujii
販売・サービス・事務
因果と相関の違いが分かった。今までは混在して使っている場面もあったかもしれないので今後は注意する
shinya-hotta
資材・購買・物流
業務改善、改革をしようとするときに、相関と因果関係の特徴を理解して行動を起こすことで、誤った方向や方法を取ることを避けることが出来そう。
012102
経理・財務
まずは相関関係があるのかを確認しつつも、因果関係が成立しているかはしっかりと確認しないと分析としては不十分
k-kikkawa
販売・サービス・事務
結論を急いだり、押し通したいときにこうなりがちかもしれない。
相関と因果の関係性を疑い、きちんと論理を展開できる内容で初めて説得できる
情報収集力と分析力が必要だなと思う
coolbar
営業
因果関係を考える時は、主に問題解決の時です。
問題解決のプロセスでは、原因の特定がとても大切なプロセスです。
目の前の結果を原因と思い込み、効果のない対策を講じないように、フレームワークを使った分解により、結果を明確にし、その後、フレームワークを使って分解により原因を特定します。
その時に因果関係を取り違えないように、第三因子・時間の順に注意して原因を特定します。
そして解決策を考え、実行します。
yasunari0410
その他
相関を見つけたら「因果関係」を見極めるために、共通の原因がないか探ってみることを意識します。
sin1979
メーカー技術・研究・開発
相関があると、それで結論を出してしまいがちだが、一度考える必要があることを認識した。
haruyokoi
販売・サービス・事務
因果関係も年月とともに希薄になっている可能性があるので、思い込みで判断を謝らないよう、常識のアップデートが必要だと思った。
h_ma
その他
相関と因果について、意識しないうちに思い込んで判断していたことがあるのではないかと気づかされました。
fujikawa1060239
資材・購買・物流
当たり前のことだが、意外と陥りやすいと思いました。3つの可能性を確認する。
maverick8739
マーケティング
わかっていても、ついつい統計からそれを因果関係として見てしまうことがある。AをするとBになる、というストーリーの確認は常に意識していきたい。
vegitaberu
人事・労務・法務
自分にとって都合がいい事実を見つけると、どうしてもそれを過大評価いてしまいがちだと思います。
相関と因果関係についても、その一つだと思っています。
判断する前に、いったん立ち止まり、自分の思い込みから離れて、客観視する習慣をつけたいと思いました。
kaihei824
人事・労務・法務
自分が導きたい議論の方向性が頭の中にあったとしても、結論を急がず、安易に相関関係だけで結果を語るようなことは避ける必要があると思いました。
14001
資材・購買・物流
相関関係と因果関係の違いが理解できた。原因と結果を取り違えないようにする大切さも学べた。
shinshin_
その他
まず相関を見つけ、そこから因果関係でないかチェックするという流れを徹底したい。チェック方法は以下3点を学んだ⑴共通の原因(交絡因子)がないか⑵まったくの偶然でないか⑶原因と結果が逆でないか
kenjishindou
メーカー技術・研究・開発
相関を見つけるとすぐ因果関係があると思うが、理屈に合っているかを常に考える。
koupeiman
IT・WEB・エンジニア
疑似相関を疑うことは、データ分析を行う上で基本的なことだか、ついつい思い込みにより見逃してしまうケースがある。
多重共線性などの誤った結果につながり得るので注意したい。
kfujimu_0630
マーケティング
因果関係の必要条件に相関関係がありますが、相関関係だけでは十分でないことがよく分かりました。第三因子がないか、A→Bの順番か(逆ではないか)、AとBはともに変化するか?(気温とビール)をしっかり確認します。ありがとうございました。
kitanohiguma
その他
今まで講義を受けた中でも、とても分かり易い説明でした。難しい内容を説明できてこその対話、学びの基本ですね。感謝です。
k_fukushima1971
専門職
因果関係を示された時には、そのまま鵜呑みにせず、その根拠は?反事実的依存性はどうか?の確認をしていく。
sphsph
メーカー技術・研究・開発
気を付けます。
見つけると走りたくなるので要注意です。
atuya
その他
相関があっても因果関係はない。相関がある場合は第3因子がある可能性がある。ビールの売上とアイスの売上は相関があるが、因果関係はない。第三因子の気温が高いことがあげられる。
s_atmimi
メーカー技術・研究・開発
単純な相関関係で判断してはいけない。
320d
専門職
風が吹けば桶屋が儲かる
このことわざって、誰が思いついたのかな、
とふと思ってしまいました。
ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
相関と因果の区別をつけるようにする。正しい判断をするためには多くの反対意見を聞くようにする。
naruto0077
IT・WEB・エンジニア
確かに、ストーリーを展開して違和感を感じたら因果関係ではないかもしれない、という提言は当たっているかも知れないと感じた。ここはデータ分析をする上での肝で、ストーリーの違和感を判断できるのはAIではなく人間しかできないため。やはり分析ツールのみにたよることなく、直感も両方を使って分析を進めていきたい。
meow_t
販売・サービス・事務
相関を見つけたら「因果関係」を見極めるために、共通の原因がないか探ってみることを意識します。手元にある定量データのみで無理やり結論を出そうとし、共通する他の原因がないか第3のデータを抽出する作業をさぼってしまいがちです。
反事実的に因果を考えたときに腑に落ちなければ、まずは目的と手段をはき違えていないか(=目的と手段が逆になっていないか?)確認し、次に共通の原因を探るだけでだいぶビジネスの視野が広がると思いました。
▼例
学び放題の動画で「A:振り返りを投稿」すると「B:学びが定着」する
「B:学びが定着」すると「A:振り返りを投稿」する → AとBは逆にはなっていなさそう
「A:振り返りを投稿」しないと「B:学びが定着」しない → 反事実的依存性が成立
よって、「A:振り返りの投稿」と「B:学びの定着」には因果関係がある
もちろん、「A:振り返りを投稿」しないと「C:成績評価の対象」にならないという第3の因子があることも視野に入れます。
kusanagiayaka
その他
相関と因果は別物であると理解できました。
ただ、ストーリーとして納得できるからといっても、データを見ると偶然という事例もあるので客観的な数値などを用いて検証が必要だと感じました。
shino_mikako
販売・サービス・事務
短絡的に考えず第三因子がないか、偶然の一致ではないかよく考えてみようと思った。
manta369
経営・経営企画
AするとBになるというストーリーに違和感があるかどうかを感じられる感性を磨く事で、よりデータ分析のスキルが向上すると感じた。また、実際に確かめるという検証も必要だと思う。
sbsconts
コンサルタント
相関と因果の関係は非常に難しく、クリティカルシンキングを受講した際に大いに悩んだ項目です。今回、「全くの偶然」という要素もあることは認識に無かったので、受講してよかったと思います。因果はもっと学ばなければならないと感じていますので、新たな受講とともに、既受講講座の定期的な見直しもやっていこうと思います。
eizan_1000
IT・WEB・エンジニア
自分に都合の良い証拠だけを集めて因果関係を説明してしまうかもしれないということを頭の隅に置きたい。
boo10109
メーカー技術・研究・開発
相関が見られる事象に関しは、最初に第三因子がないかを考えることが多いと思うが、その後にまったくの偶然ではとの可能性を考えると思う。
原因と結果が逆の場合の可能せと言うのは、あまり考えたことがなかったので勉強になった。
pom876
人事・労務・法務
提案資料等を作成する際、見た目だけで因果関係を定義付けづに、背景を確認しながら検討していく
70sp1208
その他
顧客で発生した製品の不具合の報告をしたときの事例である。早期の解決を急いでしまったため、原因調査が甘く、憶測で発生原因と再発防止策を報告してしまったことにより、時間が経過し、実は他の原因があったことが多々あった。今回の動画を視聴して、相関と因果の関係の検証は重要であることがわかった。
ben3369
その他
化学工場の設備課に所属しています。設備老朽化に関連する因子を洗い出し、主原因を特定したいと考えています。
「金属腐食」を促進する環境因子は、温度・湿度・酸素濃度・pHなどさまざまあるが、中には関係性が疑われる因子も挙がっている。
反事実的依存性「AをしないとBにならない」の観点をもって相関性を客観視することで、第三因子や偶然性などを見出すことで、主要因子の絞り込みに寄与したいと考えています。
kotaro-kariya
営業
日常業務、生活の中で無意識に相関づけることも自身がある。結論づける前に複合的な検証をするように心がけたいと思いました。
kondora
営業
相関と因果については、難しい内容でしたので、繰り返しビデオを見て理解を深めます。
hk90103
営業
因果関係とはよく使うキーワードですが、細心の注意を払わないと、見落としがちなポイントが潜んでいることがわかりました。熟考し判断するための早計な決めつけや、ざっくりと進めてしまうと余計な事態になるかもしれないので注意が必要だと学びました。
s___
その他
第3因子を見つけるのは難しいが、まずは第3因子の可能性を意識することを忘れないようにしたい。
akinobu-t
建設・土木 関連職
技術系の業務に携わっており、測定値等の相関性の有無については、まず物理的な関係の有無を考えてしまうクセがある。専門分野外の事についてはいったんその拘りを捨てた方が良いかもしれない。ビッグデータから得られる相関関係に物理的な関係が見出せなくても、実はまだ誰も気づいていない因果関係があるのかもしれない。
tomosh
資材・購買・物流
目的と手段の間にある因果関係を押さえることが重要である。相関は必ずしも因果を意味しないということを念頭におき、業務に当たると因果関係が見えてくる。
shun_shun1212
営業
相関関係がある=因果関係があるとは限らないというのは、一見すれば当たり前のことのように感じるが、ビジネスの世界において忘れてしまうことは多いように感じる。その中でも共通の原因が他にあるというケースが多いのではと感じた。
r_touma
その他
極端な例が分かりやすかったが、実際に身近に起こりそうな考えなので気をつけたい
yamazaki-fumito
営業
相関関係がある事象を、因果関係があると誤って認識してしまう事象には具体的にどういった場合があるのかが気になった。