意思決定レベルの出力
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明確なシステム分析、実行可能な行動計画、さらには意思決定を直接支援します。
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研究本当に割に合う？意思決定エンジンPro
1回の意思決定調査で、4つの成果物をお届けします。 「本当に割に合う？」は、「やるべき」「やめるべき」と一言で答えるのではなく、人生の決断を投資のデューデリジェンスとして扱います。まず個人の重み付けを測定します（同じ事柄でも、月収5,000元の人と5万元の人では答えが異なります）。次に、法律・健康・財務・人間関係という4つのレッドラインを確認し、学術論文や公的データを調査。コスト・便益・エビデンスの強さに基づいてモデル化し、10年間の収支と感度分析を行います。最後に、Pre-mortem、基準率、バイアス一覧で結論を逆方向から検証し、少額で情報を買う「実行可能な最小実験」を設計します。 受け取れるもの： ① インタラクティブな意思決定ダッシュボード（Web）：4つの観点のレーダーチャート、費用対効果メーター、10年間のキャッシュフロー、ドラッグして動かせる感度スライダー（結論がいつ反転するかを確認）、エビデンスピラミッド、リスクマトリクス、90日間の実行マップ、保存可能な振り返り台帳、3:4のシェアカード。 ② 意思決定デューデリジェンスレポート（ドキュメント）：結論、収支、エビデンスチェーン、リスク、行動計画をまとめ、保存・印刷できます。 ③ 90日間の実行マップ：1週目に何を検証するか、損切りラインはどこか、どの条件で撤退するか、いつ再確認するかを整理します。 ④ 意思決定の振り返り台帳：予測と実績を記録し、自分の判断の校正力を鍛えます。 対象となる決断：大学院進学か就職か、転職するか、家を買うか、起業するか、博士課程に進むか、関係を終わらせるか、このオファーを受けるか、手術を受けるか、別の都市へ移るか。 方法は厳密です。すべてのエビデンスにA/B/Cの評価と原典を付け、数値は信頼区間とともに記載します。見つからない情報は、見つからないと明記します。評価式はすべて公開され、自分で再計算できます。 オープンソースプロジェクト『費用対効果の高い人生ガイド』(github.com/eternity4719/HowToLiveBetter)に着想を得て、個人向けの重み付け、10年間の収支、反証テスト、「情報を買う」という4つの要素を追加しています。
B2B 顧客協業可行性評価
入力した顧客名をもとに、意思決定会議にそのまま提出できる営業案件の可行性レポートを出力します。 プロセス：企業プロファイル調査 → バリューチェーン分解（社内/委託の判断を含む）→ シナリオマッチングマトリクス → ハード制約による一票否決 → 六次元加重評価（1-10点）→ 意思決定チェーンと30/60/90日アクションプラン → 検証待ちリスト。YouMind ドキュメント＋ウェブページの両形式でレポートを出力します。 通常の顧客分析と異なる3つのポイント： ①「ノー」と言うこと。自社のソリューションで実現できないことを「ソリューションアーカイブ」に記載し、境界に抵触するシナリオは直接一票否決し、トークでごまかさない。 ② まず工程が社内か委託かを判断する。顧客がどれだけ困っていても、その工程がすでに委託されていれば、支払い主体はそのサプライヤーとなり、顧客主体が変わるため、別案件として評価する必要がある。 ③ 価値基準が整合するか確認する。こちらが漏れ検出率を訴え、顧客が政府評価スコアを話す場合、二つの言語の間に為替がない提案は財務審査で却下される。 当社の能力は「ソリューションアーカイブ」を通じて一度注入し、長期的に再利用可能で、あらゆる業界とあらゆるB2Bソリューション（ハードウェア/ソフトウェア/サービス/インテグレーション）に適用できます。個別製造業、小売チェーン、ソフトウェア・インターネット、B2Bサービス・金融、エネルギー・インフラ、医療・教育・行政、プロジェクト型インテグレーションの7つの業態のバリューチェーン分解法と、混合所有制の意思決定チェーンテンプレートを内蔵。各重要情報には事実/推測/不明を強制的に明記し、推測を事実として使うことを防止します。 トリガーワード：顧客評価、協業可能性、顧客分析、営業案件評価、追う価値があるか、戦えるか、顧客選別。
やるべきかを三視点で分析
「Xをやるべきか」という漠然とした迷いを、境界が明確で、検証・継続更新できる意思決定分析に変えます。起業のための退職、投資案件や購入対象、キャリアや生活上の選択など、文章、表、文書、スクリーンショットを使って、行動の選択肢、時間軸、主なコスト、自分がどの程度のリスクを引き受けられるか、どの程度の確信があれば行動するかを整理できます。 分析では、統計学、確率論、ベイズ推論の観点から問題をそれぞれ検討します。標本が信頼できるか、起きていることが規則性なのか偶然なのかを確認し、起こり得る将来の状況を分解して、確率、期待利益、テールリスクを比較します。さらに、事前情報と新しい証拠を組み合わせ、どの情報が本当に識別力を持つのか、判断をどう更新すべきかを見極めます。ユーザーが提供した事実、公開情報、分析上の仮定は明確に区別し、信頼できるデータが不足している場合も、精密な数字で不確実性を覆い隠しません。 最終的に、検証する価値のある新情報、実行可能な次のステップ、再評価のトリガー、補うべき重要な証拠を含む、再確認可能な意思決定フレームワークを得られます。あなたに代わって結論を出したり、仮定を事実のように扱ったりするのではなく、証拠、確率、コスト、リスクを見極め、決定権をあなたに戻すための支援を行います。
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