...と、ココまでの話で、なんとなく、エビデンス・ベースドな意思決定、データ・ドリブンではなくてデータ・インフォームドな意思決定がどんなものか？に気が付けた感があります。

　注意すベキ事例は、「オーナーじゃないヤツの"事業にフォーカスすべき"って発言は、経験則的に危ない。」って点ですね。

　コレが何故か？と言うと、分析すべきデータが何か？とか、物事の本質が何か？と言う事を見誤るからだと思います。例えば、SI事業の末端からアンケートの回答を収集したとしても、能率的なニーズしか書かれていないと言う結果になる可能性が高い（下手すると、具体的なニーズは出てこないが、漠然としたリソース不足と言う要求だけ出てくるし、労働集約型事業では、幹部からも同じ様な要求しか出てこない）。

　しかし、昨今、最も重要なのはマーケティングで、マーケティングが決まってくるからこそ、技術的にアーキテクチャをどのようにするか？が重要になり、それが決まってから、漸く、言語とかフレームワークとか言う話に進むことができます。

　なので、アンケートに能率に関する回答が多い場合や、言語・フレームワークに関する質問が多い場合は、末端が現状で短いVC（バリューチェーン）すら理解していなかったり、事業のスキーム自体に問題があったりする、「参考にできない、成績が悪い回答」と言える可能性がある。と分析する必要があると言う事です。

　特に、企業の情報を分析してみると、「顧客行動理解」とは違って、従業員の行動は、ほとんど、事業スキームと、その評価制度で決まってくるタメです。

　...で、次は、意思決定サイドの問題ですが、コレは、この様な情報を元にして、どの様な意思決定をするか？ですが、間違った意思決定というのは既に過去に書いてあるので、リンクだけにしますが「要素にフォーカス」してしまうようなプログラム・マネジメントが一例としてあります。

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　...と言うことで、題記の件、
　過去３回に渡ってお送りしてきましたが、

　「KKD（勘と経験と度胸）も重要だ。と言う事を、アカデミック・サイドを理解することで理解できるようになり、実際にKKDで分析してみると、ビジネス上の情報の大部分は、先ず、この様なドメイン知識を起点に分析が始まる事が多いんじゃないか？と言う事に気付いた。」

　と言う話でした。