サンクコスト —「もったいない」で判断を誤る
意思決定の技術AI導入や長期プロジェクトで陥りやすいサンクコストの罠を、具体例と撤退基準の設定方法で解消しましょう。
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比較軸で判断する（前編）— 軸の決め方
意思決定の技術比較軸を3〜5つ洗い出し、目的から逆算して優先順位を付ける3ステップで、意思決定の半分を決める方法が分かります。例えばAIチャットツール選定で「操作性」や「回答精度」を軸にする具体例を交えて解説しています。
「みんなそう言っている」は本当に正しいか
意思決定の技術「みんなそう言っている」は実は3〜5人の声がすり替わっているだけと分かります。多数派に流されがちなあなたの判断基準を変えるヒントです。具体的な数字で根拠を見極めましょう。
意思決定を歪める5つの罠
意思決定の技術AI活用や意思決定で陥りやすい5つの認知バイアスを把握し、サンクコストやフレーミングなど具体例と対策を知ることで、判断ミスを防げます。
AIを仮説思考の加速装置にする
仮説思考AIを仮説思考の加速装置に活用するには、AIの迎合バイアスを抑える指示が必須です。Vol.6（2026年6月3日）で示した具体的な質問例と「否定してもいい」指示を取り入れれば、仮説の幅出し・検証・次の仮説立案を効率的に進められます。
仮説が外れたとき——修正と撤退の判断
仮説思考仮説が外れたときは、データが完全否定か部分否定か、修正後に具体的な検証手段があるかの2基準で「修正」か「撤退」かを判断すれば、無駄な時間を削減できます。たとえば「UI変更の前後で解約率に差がなかった」ケースを参考に、次の仮説構築へスムーズに移行しましょう。
AIが答えを出せる時代に、人に残る仕事は「問い」だ
なぜ「問い」なのかAIが答えを出す時代、残る重要な仕事は「何を問うか」の設計です。全29話を4部構成で、問いの質が答えを左右する仕組みを具体例と共に紹介します。
検索と問いは違う——知っている情報を引き出すのと、知らない構造を作るのは別の行為
なぜ「問い」なのか検索と問いの本質的違いを解説し、AI活用で「検索思考」から脱却する方法を示す本稿は、2026年6月1日発行のVol.2で具体例を交えて説明します。
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。
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。
「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。
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。