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ゆう
そしてそのためには複雑な事柄を素要素に分けることが必要だった
今や複雑なデータは人間には可視化できない次元のデータでパターンから一般化したほうがいいんじゃないかな

しらす
こればかりは能動的な人生でしか獲得できない

アンパンマン
僕「あ"ぁ"っ」
先生「このAIと人間との対話っ!ここが聞きたいんだよっ!!すげぇよなこの問題なっ!いやぁぁぁはいはいはいはいはいはい!いやぁぁぁ!」
僕「あ"ぁ"」

臼井優
演繹法は一般論(大前提)に個別の事実(小前提)を当てはめて具体的な結論を導く方法で、「抽象から具体へ」進む、という違いがあります。
帰納法は「(多くのカラスを見て)カラスは黒い」と法則を見つけ、演繹法は「カラスは黒い(大前提)」「この鳥はカラスだ(小前提)」から「この鳥は黒い」と結論するイメージです。
帰納法 (Inductive Reasoning)
特徴: 複数の具体的な観察・データから、普遍的な法則や一般論、仮説を導き出す。
方向性: 具体 → 抽象。
例: 過去の顧客アンケートで「使いにくい」という声が多数あった → 商品は使いにくいものが多い(と仮説を立てる)。
性質: 確実性は低く、反証される可能性がある(例外が存在する可能性)。
演繹法 (Deductive Reasoning)
特徴: 一般的なルールや理論(大前提)から、特定の事象に当てはまる結論を論理的に導き出す。
方向性: 抽象 → 具体。
例: すべての野菜はビタミンを含む(大前提)/ニンジンは野菜である(小前提)→ ニンジンはビタミンを含む(結論)。
性質: 大前提が正しければ、結論の正しさが保証される(確実性が高い)。
活用シーン
帰納法: 新しい戦略の立案、市場の傾向分析、仮説構築など、未知の領域を探る際に。
演繹法: 既存の戦略に基づく具体的な計画立案、ルールの適用、予測など、既知の前提から答えを出す際に。
まとめ
両者は対照的なアプローチですが、ビジネスなどでは帰納法で仮説を立て、演繹法で検証するといった形で組み合わせて使うことで、より精度の高い結論に到達できます。

@
これは帰納法で示せるワケ?

中年やっちゅうねん
他人の発言の中に現れた思考だけを見る。
「いま仮説推論したな」
「そこから類推したな」
「帰納して傾向を作ったな」
「最後は演繹で結論に落としたな」
評価もしないし、固定もしない。
思考の動きとして、ただ観察する。
それだけで、
会話の構造が見えてきて、
人生が若干、面白くなる。
わけないだろ

とみこ
前者は定義や理論をベースに結論に結び付けるけど、自分は現場で起こった事象を定義や理論に当てはめる
その結果、前者は完璧な理想と合理性重視になって、自分は現場に即したイレギュラーに備えた可塑性重視になる

tools
局所合理の帰納集積はつまり引力を伴っている。把握しうる情報に適合する世界を見てしまうという引力だ。
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臼井優
国立大学法学部卒 法律系国家資格3種保有 就職氷河期世代 元僧侶 趣味・特技 サッカー、バスケ、ボクシング、テコンドー、茶道、書道、華道、サックス、ドラム、読書、カフェ巡り、音楽鑑賞、ストレッチ、筋膜リリース、他人のデートコースを考えること 家庭教師、予備校講師、各大学でのエクステンション講座担当 担当科目・領域 小~高、文系科目全て、公務員試験全領域、面接、ES添削、マナー、論文添削等々
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はしれはちみつ
😶
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のい
なんかいろいろつくってあそんでる。
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しらす
のらりくらり寄り道ばかり
来るもの拒まず去るもの追わず
多忙についてはいろいろと諦めたぜ!
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