トップ > なぜ深沢真太郎は「アサンプションベース」を重要視するのか。

ビジネス数学教育家、深沢真太郎です。

ビジネス誌「リスクマネジャー」の連載。

今回は「知らんがなの数値化」について。

私の研修を受講した方はもうよくご存知のテーマでしょう。

すでに手元にデータが揃っていて、それを料理する仕事。

これをファクトベースの仕事と言います。

一方、手元にデータがなくて、それでも数字を作るような仕事。

これをアサンプションベースの仕事と言います。

後者の言葉は一般的ではなく、私の造語です。

ビジネスシーンではおそらく伝わらないのでお気をつけください。

過去５年の結果から、来年度の業績を予測する。

これはファクトベース。

今年から始める新規事業の業績を予測する。

これはアサンプションベース。

なぜ私は研修でアサンプションベースの数値化を重要視するか。

ない状態から新しいものを産み出せないビジネスパーソンは、仕事がなくなるからです。

作業はすべてAIに代替えされますからね。

このあたりは2月リリースの最新刊でもたっぷり論じることになります。

楽しみにしていてください。

記事でもご紹介した演習をここでもご紹介しましょう。

ざっくり概算してみてください。

あなたなら、どうする？

「ごく一般的な成人の髪の毛の本数はどれくらい？」

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研修記録・CM動画・本のネタ・特別授業、、、いろいろ書き溜めています
note 深沢真太郎ビジネス数学教育家

深沢真太郎の小説家デビュー作「論理ガール ~lonely girl~」

cakesの連載で復活！