コーチングプラクティス: 分析の抜け漏れをなくす
取り組んでいることをほぼ何でも入力すると、IX Coach が現実に最も合うプラクティスを見つけます。「分析の抜け漏れをなくす」については、現在のプラクティスライブラリからの最適な一致をご覧ください。
これはあなたが直面しているかもしれない課題に似ていますか?
- 二つのことが頭の中でぴったり組み合わさると、どちらか単独よりもその組み合わせ全体を確からしいと考えてしまう ― 詳細があると必然のように感じられ、各要素を単独で吟味することを一度も止まってやったことがない。
- 自分の計画は、一連のことが全部うまくいって初めて成り立つのに、その連鎖をほぼ確実なことのように扱い続けてしまい、成立のために着地しなければならない別々の「かつ」がいくつあるかに気づいていない。
- 何かが起こる理由をきちんと説明できるので、それが起こりそうだと扱ってしまう ― しかし、そのメカニズムを理解していることと、それが実際どれくらいの頻度で発動するかを知っていることは別のことで、いつもこの二つを一つに混同してしまう。
役立つかもしれないプラクティス
- あらゆる階層でMECEな枝を構築する
各枝の集合が相互に排他的(重複がない)かつ全体として網羅的(重要なものが欠けていない)であることを確認する。
イシューツリー分析 - 実際に診断的な特徴を特定する
カテゴリーを本当に区別する特徴と、単に絵を完成させるだけの特徴を切り分ける。
代表性ヒューリスティック——類似性による判断 - クロス・コンシステンシー評価でマトリックスをフィルタリングする
どの値の組み合わせが不可能または矛盾しているかを特定し、空間を実行可能な解決策に縮小する。
実践できるモルフォロジカル・アナリシス(形態分析法) - 組み合わさった主張の各要素の確率を別々に検討する
複数の主張が組み合わさった判断をする前に、それぞれの要素を個別に見積もり、連言全体の確率がそれより低くなっているか確認する。
連言錯誤 ― 「詳細が多いほど本当らしく」感じる理由 - モルフォロジカル・ボックス(Zwickyボックス)を構築する
各次元のすべての可能な値をマッピングし、完全な解決策の風景を作る。
実践できるモルフォロジカル・アナリシス(形態分析法) - 物語が省略しているものを特定する
因果的な物語を聞いたり構築したりした後、それが説明していない事実を意図的にリストアップする。
ナラティブ・ファラシー:なぜ私たちは物語を作ることをやめられないのか - 自分が置いている仮定を表面化させ検討する
選んだデータと到達した解釈の間のギャップを埋めている仮定に名前をつける。
推論のはしご - シナリオの水増しがないか計画を点検する
複数のことがすべてうまくいくことに依存する計画を実行に移す前に、依存関係の数を数える。
連言錯誤 ― 「詳細が多いほど本当らしく」感じる理由 - 裏付けとなる考えを、重複せず全体を網羅する分類にまとめる
3〜5個の裏付けとなる論点を、互いに重複せず、全体として論点を完全にカバーするように組織する(MECE)。
ミント・ピラミッド原則 - 一貫性と確率を明示的に区別する
物語は内的に整合していても稀であり得る ― 「筋が通る」と「ありそうだ」を切り分けることを学ぶ。
連言錯誤 ― 「詳細が多いほど本当らしく」感じる理由
関連する悩み
- MECE(モレなくダブりなく)思考法
各枝の集合が相互に排他的(重複がない)かつ全体として網羅的(重要なものが欠けていない)であることを確認する。
あらゆる階層でMECEな枝を構築する
- 筋が通っていることと確からしいことの違い
物語は内的に整合していても稀であり得る ― 「筋が通る」と「ありそうだ」を切り分けることを学ぶ。
一貫性と確率を明示的に区別する
- 仕事での詳細が増えるほど信じやすくなる連言錯誤
連言錯誤とは、複数の出来事が組み合わさった特定のシナリオを、その一部の出来事単独よりも起こりやすいと判断してしまう、よく再現される思考の偏りである。カーネマンとトベルスキーのリンダ問題によって広く知られるようになった。生き生きとした典型的な詳細が確率判断を乗っ取ってしまうために起こり、対処法は物語としてのもっともらしさではなく基準率で考えることである。
連言錯誤 ― 「詳細が多いほど本当らしく」感じる理由
- 連言錯誤 複合的な条件を分解して考える
複数の主張が組み合わさった判断をする前に、それぞれの要素を個別に見積もり、連言全体の確率がそれより低くなっているか確認する。
組み合わさった主張の各要素の確率を別々に検討する
- 本質的な特徴と見せかけの特徴を見分ける
カテゴリーを本当に区別する特徴と、単に絵を完成させるだけの特徴を切り分ける。
実際に診断的な特徴を特定する
- 複合的失敗分析
各枝の集合が相互に排他的(重複がない)かつ全体として網羅的(重要なものが欠けていない)であることを確認する。
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