「データドリブンな意思決定」の説明として最も適切なものはどれか。

データドリブンとは、勘や声の大きさではなく検証可能なデータを根拠に仮説を検証しながら決める進め方。勘だけ(A)・声の大きさ(D)はその逆で、データ量が多い案を機械的に採る(C)も意思決定の根拠の取り違え。

【ポイント】データドリブン＝勘の全否定ではなく「仮説をデータで検証して決める」こと。

【実務ワンポイント】提案の前に「この結論はどのデータで確かめたか、外れたらどう分かるか」を一行添える。書けないなら根拠が弱い。