コーチングプラクティス: 感情予測が習慣づくりに与える影響

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役立つかもしれないプラクティス

  1. 感情予測:なぜ自分の気持ちを見誤るのか
    ダニエル・ギルバートと同僚たちは、人が将来の感情反応の強さと持続時間の両方を確実に見誤ることを示した——悪い出来事がどれほど悪く感じられるか、良い出来事がどれほど良く感じられるかを過大評価する。そのメカニズムは「インパクト・バイアス」だ——私たちは出来事そのものに焦点を当て、それを和らげる適応プロセスを無視する。この研究は十分に再現されており、決断の仕方、習慣の築き方、期待の管理の仕方に直接的な含意を持つ。
  2. 新しい証拠が入るたびに予測を段階的に更新する
    予測を、矛盾する証拠にも生き残るコミットメントとしてではなく、新しい証拠ごとに変わるべき確率として扱う。
    リファレンスクラス予測
  3. リファレンスクラス予測
    リファレンスクラス予測は、ダニエル・カーネマンとエイモス・トベルスキーが提唱し、ベント・フリウビヤが体系化した手法で、目の前の案件の細部ではなく、類似した過去のプロジェクト群の結果の統計的分布に予測の起点を置くことで精度を高める。計画時にコスト・期間・便益の見積もりを膨らませる楽観バイアスを確実に修正する手法であり、その根拠は具体的で実証されている。
  4. 新しさがどれだけモチベーションを維持するかについての期待を較正する
    新しいプロジェクトや環境は当初のモチベーションの高まりを生むが、それは確実に薄れる——それを見込んで計画する。
    感情予測:なぜ自分の気持ちを見誤るのか
  5. 認知的な楽観バイアスと戦略的な虚偽表示を区別する
    予測の水増しには純粋なバイアスによるものと意図的な操作によるものがあることを認識する——それぞれ異なる対処が必要だ。
    リファレンスクラス予測
  6. 参照クラスを使って個人的な見積もりを基準率に根づかせる
    自分の状況がどう展開するかを見積もる前に、似たような過去の状況を見つけて何が起きたかを確認する。
    ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法
  7. 信念を頻繁に、小刻みに更新する
    新しい証拠が来たら、その変化が小さくても確率の見積もりを調整する。
    スーパーフォーキャスティング
  8. 予測の精度を、練習で向上するスキルとして扱う
    予測の誤りをパフォーマンスのフィードバックとして受け止め、予測が無意味だという証拠としては受け止めない。
    スーパーフォーキャスティング
  9. プロジェクト終了後にクラスデータへ貢献するための振り返りを行う
    実際の結果と予測を正直に記録する——これが将来の予測が依拠するリファレンスクラスを築く。
    リファレンスクラス予測
  10. 目標において快楽適応を見込んで計画する
    目標を達成することによる幸福の高まりは、あなたが思っているより速く消える——それを念頭に置いて目標を設計する。
    感情予測:なぜ自分の気持ちを見誤るのか

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