コーチングプラクティス： 予測に潜むアンカリングバイアス

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役立つかもしれないプラクティス

1. 交渉と判断におけるアンカリング効果
   アンカリングとは、最初に提示された数字がその後の見積もりや提示額を引き寄せる傾向のことで、その数字が恣意的・無関係であっても起こる。判断研究の中でも特に再現性の高い効果の一つであり、交渉における最初の提示額が想像以上に重要である理由もここにある。
2. インサイドビューの詳細を加える前にベースレートにアンカーする
   クラスの中央値から予測を始め、そこから調整する——自分の物語から始めてベースレートに調整するのではない。
   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
5. アンカーを名指しして影響を鈍らせる
   「それはアンカーだ」と口に出すことで、その握力は弱まる——だが消え去りはしない。
   交渉と判断におけるアンカリング効果
6. 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
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. 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。
9. 反応する前にカウンターアンカーを打つ
   相手が極端な数字で切り出してきたら、その数字を基準に交渉せず、自分の数字でリセットせよ。
   交渉と判断におけるアンカリング効果
10. 既知のものにアンカーを置き、そこから拡張する
    自信のある数字から始め、そこから未知のものへと推論する。
    フェルミ推定

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