数字に騙されないための3つの視点
情報を見極める力数字に騙されないためには、比較基準・母数・定義の3つの視点でデータをチェックする必要があります。たとえば「前年比120％」や「5人中4人＝80％」といった具体例を交えて、あなたの判断ミスを防ぐポイントを分かりやすく解説します。
情報を見極める力
AI時代のクリティカルシンキング - 情報を見極める力の記事一覧
「相関」と「因果」を混同すると何が起きるか
情報を見極める力広告費と売上が同時に伸びても、実は年末商戦など第三の要因が原因だったケースが多く、相関と因果を混同すると無駄な投資や施策の失敗につながります。
確証バイアス — 自分の思い込みにどう気づくか
情報を見極める力自分の仮説が間違う可能性を探すだけで、確証バイアスを大幅に減らせます。AI活用や新規事業で失敗を防ぎたい方へ、木本東賢氏がVol.10で示した具体的手法をご紹介。
情報ソースの信頼性をどう判断するか
情報を見極める力情報の信頼性は、一次・二次情報、発信者、時期、複数ソースの4つの視点で判断でき、AI活用時も同様に検証できます。
「反対の立場」から考える習慣をつける
情報を見極める力デビルズアドボケイトで提案の穴を見つけ、4つの視点（投資家・顧客・競合・上司）から強化できることが分かります。Vol 12（2026年4月6日）で具体例を紹介します。
根拠は？ 他の解釈は？ 例外は？ — 3つの問いを習慣にする
情報を見極める力「根拠・他の解釈・例外」の3つの問いを日常の会議やAI出力にすぐ活用でき、情報の信頼性を高める方法が分かります。