「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、勘をすべて否定することではなく、「仮説をデータで検証してから決める」ことです。経験や直感を出発点にするのは構いませんが、それをデータで裏づけてから結論にする、というところに本質があります。

提案をする前に、「この結論はどのデータで確かめたのか、もし外れていたらどこで分かるのか」を一行で添えてみましょう。これがうまく書けないときは、まだ根拠が弱いというサインです。書けるところまで検証を進めてから提案する習慣をつけると、説得力がぐっと増します。

正解はBです。データドリブンな意思決定とは、勘や声の大きさではなく、検証可能なデータを根拠にして、仮説を確かめながら判断していく進め方を指します。Aの「勘だけで決める」は、データドリブンとはまさに正反対のやり方です。Dの「発言が多かった人の意見を結論にする」も、声の大きさで決めているだけで、検証可能な根拠にもとづいているとは言えません。Cの「データの量が最も多い選択肢を自動的に選ぶ」は、一見数字を使っているように見えますが、意思決定の根拠を取り違えており、データが多いことと判断が正しいことは別物です。