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コーチングプラクティス： ビジネス判断に基準率を使う方法

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役立つかもしれないプラクティス

  1. 基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
    基準率の無視とは、鮮明で具体的な情報が手に入るときに、事前確率(一般にどれくらいの頻度で物事が起こるか)を過小評価または無視する傾向である。カーネマンとトベルスキーによって特定されたこれは、判断研究の中で最も強固に再現されているバイアスのひとつであり、個別の事例についての予測における体系的な過信につながる。これを修正するには、個別の情報を評価する前に、積極的に基準率を調べるか推定する必要がある。
  2. 個別の事例を評価する前に基準率を問う
    個々の事例を判断する前に、まずこの種のことが一般にどれくらいの頻度で起こるかを確立する。
    基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
  3. 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
  4. 積極的に反証事例を探す
    基準率を調べる際は、特にうまくいかなかった事例を探す——失敗事例は自然な記憶の中で過小に表れる。
    アウトサイド・ビュー
  5. リスクや成功を評価するときは常に分母を特定する
    数値や話が印象的なとき、「全体としては何件中の話か」と問う。
    基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
  6. 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。
  7. 直感的な見積もりを信じる前に実際の基準率を確認する
    何かが一般的、あるいは稀に感じられるとき、それが実際どれくらいの頻度で起きるかを調べる。
    利用可能性ヒューリスティック：思い出しやすいものはなぜ「ありそう」に感じるのか
  8. プロジェクトの見積もりに参照クラス予測を使う
    自分の特定のプロジェクトを見積もる前に、類似のプロジェクトが過去にどれくらいの時間を要したかを見積もる。
    基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
  9. 統計を先に、その後に物語で解釈する――逆ではなく
    基準率をアンカーとして使い、その後で自分の具体的な状況に合わせて調整する――逆ではなく。
    利用可能性ヒューリスティック：思い出しやすいものはなぜ「ありそう」に感じるのか
  10. 目標を設定する前に、実際にお金がどこへ行っているかを計算する
    まず実際の割合を測る——ほとんどの人は50/30/20からどれだけ離れているかに驚く。
    50/30/20予算：お金の行き先をシンプルに管理する枠組み

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