医療や教育などでエビデンス（科学的根拠）に基づいてプラクティスを進める動きがある。これらエビデンスの多くはデータ分析の結果を踏まえたものであり、企業経営においても、どのようなアクションが良いのかについてデータを活かした意思決定の重要性が増してきている。しかし、個々のエビデンスは様々な仮定や条件のうえで成立するものであり、これらの前提を吟味することなく無批判にデータ分析の結果を受け入れると危険である。特に大量のデータが利用可能なビッグデータ時代こそ、注意深く質の高い分析を行えるようになるだけでなく、情報の消費者としてエビデンスのクオリティを自分の頭で考え取捨選択するスキルが必要になる。しかし、データサイエンス教育は「どのようにデータを分析すべきか」というハウツーに焦点をあてがちである。

　本講演では、意思決定のためのエビデンス作りにおけるデータ分析の方法だけでなく データ自体の質や分析結果の解釈を批判的に吟味できるようになるための考え方をご紹介する。